Att avslöja vetenskapen bakom effektiva träningszoner

Att uppnå toppprestationer inom sport handlar inte bara om hårt arbete, engagemang och effektiv teknik – det handlar också om att bemästra kroppens energisystem och metabola vägar. Genom att förstå dessa komplexa processer kan idrottare och tränare optimera träningsscheman och avsevärt förbättra prestandan. I den här artikeln avmystifierar vi dessa väsentliga koncept och förklarar hur de påverkar träningsplanering och zondesign.

I vår tidigare artikel, "Simträningszoner: Avancerad intensitetsrecept – behovet av bättre verktyg", betonade vi vikten av personlig intensitetsrecept. Även om ny teknik som AI erbjuder stor potential, kan de inte lösa alla problem inom sportträning på egen hand. Att bara mata AI med vetenskapliga artiklar och data räcker inte. AI kan inte utvärdera och integrera alla nyanserade sportteorier effektivt, ännu. Därför är det avgörande att först förfina våra konceptuella modeller, såsom träningszoner, för att ge en solid grund på vilken AI kan bygga mer exakta och effektiva träningsstrategier.

Behovet av att revidera träningszoner

Träningszoner är specifika intervall av träningsintensitet utformade för att vägleda och optimera atletisk träning. Definieras av fysiologiska markörer som hjärtfrekvens (HR), laktatkoncentration, upplevd ansträngning och procentandelar av VO2 max, varje zon riktar sig mot specifika fysiologiska anpassningar och motsvarar olika ansträngningsnivåer. Dessa zoner är baserade på träningsfysiologisk forskning, som belyser hur kroppen reagerar på olika träningsintensiteter. Med tiden har konceptet med träningszoner utvecklats, påverkat av idrottsvetenskap, medicin och coaching. Viktiga fysiologiska markörer som laktat-tröskel, VO2 max och hjärtfrekvensvariationer har varit avgörande för att definiera dessa zoner, eftersom de framkallar distinkta fysiologiska svar och anpassningar vid olika träningsintensiteter.

Även om träningszoner är grundläggande för att strukturera och utvärdera effektiva träningsprogram, tillgodoser många befintliga system inte simmares unika behov. Generiska träningszoner, särskilt de med fem eller färre zoner eller de som enbart baseras på pulsdata, saknar ofta den precision som krävs för optimal prestationsförbättring. Träningszoner är avgörande av flera anledningar:

• Specificitet: De gör det möjligt för idrottare att rikta in sig på specifika energisystem och muskelfibrer, vilket leder till effektivare träningsanpassningar.

• Optimering: Träning med lämplig intensitet hjälper idrottare att optimera prestanda och undvika överträning eller underträning.

• Övervakning: Träningszoner ger ett ramverk för att övervaka och justera träningsintensiteten, vilket säkerställer att idrottare tränar på rätt nivå för att uppnå sina mål.

• Återhämtning: De hjälper till att planera återhämtningssessioner, avgörande för att förebygga skador och främja långsiktig atletisk utveckling.

• Individualisering: Träningszoner kan skräddarsys för individuella idrottare baserat på deras unika fysiologiska svar, vilket gör träningen mer personlig och effektiv.

Omfattande träningszonsystem kan avsevärt förbättra utvecklingen och implementeringen av AI-verktyg för sportträning på följande sätt:

• Datadrivna insikter: AI-verktyg kan analysera stora mängder data från träningspass och ge insikter om hur idrottare reagerar på olika träningszoner. Detta hjälper till att finjustera träningsprogram för optimal prestation.

• Personlig: AI kan använda data från omfattande träningszonsystem för att skapa personliga träningsplaner som tillgodoser individuella idrottares unika fysiologiska svar.

• Övervakning och feedback: AI-verktyg kan kontinuerligt övervaka träningsintensitet och volym, vilket ger feedback i realtid till idrottare och tränare. Detta säkerställer att idrottare tränar med rätt intensitet och gör nödvändiga justeringar.

• Skadförebyggande: Genom att analysera data om träningsbelastning och återhämtning kan AI-verktyg identifiera mönster som kan leda till överträning och skador, vilket möjliggör proaktiva justeringar av träningsprogram.

• Prestandaoptimering: AI kan använda data från omfattande träningszonsystem för att identifiera de mest effektiva träningsstrategierna för att förbättra prestanda, inklusive att optimera balansen mellan olika träningszoner för att uppnå specifika mål.

• Anpassbarhet: AI-verktyg kan snabbt anpassa sig till förändringar i en idrottares tillstånd eller prestation, vilket ger dynamiska justeringar av träningsprogram för att säkerställa att träningen förblir effektiv och relevant.

Genom att revidera och utöka systemen för träningszoner kan vi utnyttja AI-verktyg för att skapa mer exakta, individualiserade och effektiva träningsprogram som förbättrar atletisk prestation och främjar långsiktig utveckling.

Training Zones Foundations

Att förstå samspelet mellan energisystem är avgörande för att utveckla effektiva sporttränings- och fitnessprogram. Traditionellt har återsyntesen av ATP – den primära energivalutan i muskler – tillskrivits tre integrerade system: ATP-PCr-systemet, anaerob glykolys och det aeroba systemet. Ny forskning belyser dock komplexiteten och överlappningen av dessa system under träning, vilket utmanar denna förenklade syn.

ATP-PCr-systemet ger omedelbar energi för korta, högintensiva ansträngningar men töms snabbt. När träningen fortsätter blir anaerob glykolys den dominerande källan till ATP, vilket leder till laktatackumulering. I motsats till den förlegade föreställningen att det aeroba systemet blir aktuellt först vid långvarig träning, börjar det bidra till energiproduktionen mycket tidigare och betydligt mer än man tidigare trott. Detta tidiga engagemang av det aeroba systemet hjälper till att upprätthålla högintensiva ansträngningar och fördröjer trötthet.

Forskning av Swanwick och Matthews (2018) och Gastin (2001) understryker att all fysisk aktivitet aktiverar varje energisystem i olika grad baserat på träningens intensitet och varaktighet. Denna interaktion säkerställer en kontinuerlig tillförsel av ATP och understryker vikten av att träna alla energisystem för att optimera prestanda. Till exempel, under högintensiv träning som varar i 60-120 sekunder, är det betydande involvering av både anaeroba och aeroba vägar, vilket visar att maximalt syreupptag (VO2max) kan uppnås även vid traditionellt anaeroba aktiviteter.

Genom att erkänna det dynamiska samspelet mellan energisystem kan tränare och idrottare utforma träningsprogram som riktar sig mot specifika metabola vägar, vilket leder till effektivare anpassningar och förbättrad prestation. Denna omfattande förståelse understryker begränsningarna hos den traditionella 5-zonspulsmodellen, som förenklar energibidrag och saknar den specificitet som behövs för tävlingsträning. Att anta ett mer nyanserat tillvägagångssätt, såsom ett detaljerat system med flera zoner, kan bättre möta de unika energikraven från olika sporter och optimera den atletiska utvecklingen.

Procentuellt bidrag från varje energisystem till den totala energitillförseln under all träning, baserat på data från Swanwick & Matthews (2018).

Varför inte använda befintliga träningszoner?

Befintliga träningszonsystem saknar ofta den specificitet och anpassningsförmåga som krävs för omfattande träning. De flesta av dem är utformade med allmän kondition i åtanke och tar inte hänsyn till de distinkta fysiologiska kraven för specifik sportträning. Generiska zoner kan leda till otillräcklig träningsstimuli, bortkastad ansträngning och ökad risk för skador och är inte lämpliga för att stödja utveckling och implementering av AI-verktyg för personlig sportträning.

Nackdelar med 5-zoner eller färre träningssystem:

• Övervägande användning av intensitet: De flesta träningszonsystem, särskilt de som endast refererar till hjärtfrekvens, tar inte hänsyn till andra avgörande variabler som varaktighet, vila, träningsmetoder och densitet. Dessa variabler är viktiga för att ordinera träning effektivt. Variationer eller utelämnanden av någon av dessa variabler lämnar träningsbelastningseffekterna okända. Omfattande system integrerar dessa variabler för att ge ett mer komplett och effektivt träningsprogram.

• Begränsad specificitet i träningsanpassningar: Förenklade system kanske inte ger den specificitet som behövs för att effektivt rikta in sig på olika muskelfibertyper och metabola vägar. Omfattande system som 9-zonsmodellen möjliggör mer exakta träningsanpassningar genom att rikta in sig på specifika energisystem och muskelfibrer.

• Otillräcklig utveckling av aerob och anaerob kapacitet: Ett förenklat system kanske inte utvecklar både aerob och anaerob kapacitet tillräckligt. Omfattande system kan bättre möta de specifika behoven hos idrottare genom att tillhandahålla riktad träning för både aeroba och anaeroba energisystem.

• Reducerad förmåga att optimera prestanda: Omfattande system möjliggör mer exakt kontroll över träningsintensitet och volym, vilket leder till bättre optimering av prestanda. Ett förenklat system kan sakna den granularitet som behövs för att finjustera träningen för toppprestanda.

• Potential för överträning eller underträning: Utan den detaljerade strukturen i ett heltäckande system kan idrottare löpa en högre risk för överträning eller underträning. Detaljerade system ger tydliga riktlinjer för återhämtning och intensitet, vilket minskar risken för träningsfel.

• Brist på detaljerad övervakning och feedback: Förenklade system kanske inte ger den detaljerade övervakning och feedback som behövs för att spåra framsteg och göra nödvändiga justeringar. Omfattande system erbjuder mer exakta mätvärden för att utvärdera träningens effektivitet.

• Oförmåga att hantera individuella skillnader: Idrottare har unika fysiologiska reaktioner på träning. Ett heltäckande system kan bättre tillgodose individuella skillnader genom att tillhandahålla ett bredare utbud av träningsintensiteter och återhämtningsprotokoll.

• Missade möjligheter för specifika anpassningar: Omfattande system kan rikta in sig på specifika anpassningar som förbättring av laktat-tröskel, höjning av VO2max och anaerob kraftutveckling. Förenklade system kan missa dessa specifika anpassningar på grund av bredare kategorisering.

• Minskad flexibilitet i träningsdesign: Förenklade system kan begränsa flexibiliteten vid utformning av träningsprogram som möter de olika kraven från olika simevenemang och individuella idrottares behov. Omfattande system erbjuder mer flexibilitet när det gäller att skräddarsy utbildningsprogram.

För att lösa dessa problem utvecklade Wise Racer ett omfattande träningszonsystem som integrerar en djupare förståelse för energisystem och metabola vägar. Genom att revidera traditionella träningszoner strävar vi efter att ge mer exakt och individualiserat träningsstöd till tränare, idrottare och fitnessentusiaster. Håll utkik efter nästa artikel, där vi kommer att fördjupa oss i de viktigaste metaboliska vägarna som driver simprestanda och hur de kan optimeras genom riktad träning.

Sammanfattning

Att förstå och bemästra kroppens energisystem och metabola vägar är avgörande för att optimera atletisk prestation. Även om traditionella träningszoner är grundläggande saknar de ofta den specificitet som krävs för sportträning. Revidering av dessa zoner för att inkludera mer exakta markörer möjliggör mer målinriktad och effektiv träning. Integreringen av AI i träning erbjuder betydande fördelar, inklusive personliga planer och feedback i realtid, men förlitar sig på väldefinierade träningsmodeller. Att inse energisystemens komplexitet understryker behovet av omfattande utbildningsmetoder. Förenklade system kan leda till suboptimala resultat, vilket understryker fördelarna med ett mer nyanserat, detaljerat träningszonsystem, som det som utvecklats av Wise Racer, som syftar till att förbättra individuell prestation och minska träningsrelaterade risker.

Vi vill höra från dig!

Vi vill gärna höra dina tankar om begreppen som diskuteras i den här artikeln. Hur införlivar du en förståelse för energisystem i din träning eller coachning? Har du experimenterat med olika träningszonsystem och vilka resultat har du sett?

Referenser

• 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.