介绍 Wise Racer 的9区训练框架

发布于 2024年9月26日
编辑于 2026年7月7日
在这个系列中,我们探讨了为什么竞技游泳需要的不仅仅是泛泛的强度标签。第一篇文章《游泳训练区间:提升强度处方——对更好工具的需求》指出,宽泛的区间标签可能掩盖运动员反应、项目需求和训练意图之间的重要差异。我们的目标并非为了复杂而复杂,而是让训练决策更易于解释、监控和个性化。
第二篇文章《揭示有效训练区间背后的科学》探讨了为什么强度处方需要更清晰的生理指标和更好的背景信息。第三篇文章《最大化游泳训练表现的关键代谢途径》进一步奠定了基础。能量系统并非孤立地开启或关闭,磷酸原、糖酵解和氧化途径的相对贡献会随强度、持续时间、恢复情况以及被指导运动员的不同而变化(Baker et al., 2010;Gastin & Suppiah, 2026;Hargreaves & Spriet, 2020)。
在上述基础之上,本文介绍9区间训练框架 v3.0——一个应用于竞技游泳的模型,用于描述预期训练刺激、主要适应目标以及影响运动员反应的条件。
核心理念: 训练区间应描述预期的刺激与适应,而不仅仅是游泳者应该付出多大努力。
这使得该框架成为一套共同的语言。它帮助教练表达"这是我们想要的刺激",帮助游泳者理解训练组合为何如此设计,也帮助平台将计划训练与实际完成情况进行比较。
善加利用这一框架,既能提供结构,又不剥夺教练的判断权。它使重要决策更加清晰:我们在训练什么,训练组合如何创造这种刺激,以及我们将如何判断游泳者是否按预期作出了反应。
良好训练区间框架的核心原则
当训练区间能将运动生理学转化为实际的教练语言时,它才真正发挥价值。科学研究支持以下几个重要原则:能量系统相互重叠、游泳项目需求各异、间歇设计会改变训练刺激,以及运动员反应最好通过多个指标来理解(Fernandes et al., 2024;Laursen & Buchheit, 2019;Pyne & Sharp, 2014)。
训练区间: 一种实用分类,通过强度、持续时间、休息时间、密度和运动员反应等背景因素来描述预期的训练刺激。
外部负荷: 游泳者被要求完成或实际完成的工作,例如速度、配速、距离、重复次数、组合持续时间、休息时间和密度。
内部负荷: 运动员对该工作的生理和感知反应,例如心率、乳酸、RPE(主观疲劳感知)和恢复状态(Borresen & Lambert, 2009;Halson, 2014)。
区间应以适应为导向
第一个问题不是"这是第几号区间?"而是"我们试图创造什么刺激?"
恢复游、有氧基础组合、阈值组合、VO2max 组合、无氧能力组合、乳酸耐受组合、速度耐力组合和冲刺力量组合,是不同的教练问题。它们需要在速度、持续时间、休息时间、密度、技术质量和恢复方面做出不同选择。
从这个意义上说,区间更接近于一种有设计的训练干预,而非简单的强度区段。如果速度保持不变,但重复持续时间、休息时间或密度发生变化,游泳者可能就不再训练相同的适应目标了。
例如,带有长休息的快速 25 米可以保护冲刺力量,而恢复时间更紧的快速 50 米或 100 米则可能转变为速度耐力、无氧能力或耐受性训练。速度很重要,但整体组合设计决定了训练刺激。
能量系统相互重叠
磷酸原、糖酵解和氧化系统协同工作,其相对贡献随努力程度、持续时间、休息时间、训练状态以及运动员的项目需求而变化(Baker et al., 2010;Gastin & Suppiah, 2026;Hargreaves & Spriet, 2020)。
因此,各区间不应被理解为硬性的生物学隔间,而是连续生理学谱系上的实用分类。
指标是参考,而非全部答案
乳酸、VO2max 百分比、心率、RPE、关键游泳速度(CSS)和速度基准都有助于解读训练,但每项指标也有其局限性。乳酸是代谢的动态组成部分,而不仅仅是废物或疲劳的标志(Brooks et al., 2022)。RPE 因整合了感知与生理信息而具有价值,但仍需结合背景来理解(Borg, 1982;Eston, 2012)。心率和配速可以作为参考,但游泳技术、水环境、项目距离和测量时机同样重要(Fernandes et al., 2024;Pyne & Sharp, 2014)。
本框架将各指标综合使用,而非将其作为孤立的区间分类器。
持续时间、休息时间和密度塑造训练刺激
在相同速度下进行的两组训练,若一组使用短重复和长休息,另一组使用长重复和不完全恢复,可能产生不同的适应效果。高强度间歇训练对工作持续时间、休息持续时间、恢复类型、密度和运动员准备状态尤为敏感(Laursen & Buchheit, 2019)。
这正是为什么表格中包含了训练方法、持续时间、休息时间和密度,而非仅将配速作为全部处方的原因。
个性化使范围具有实用价值
表格提供的是一般性表现参考,无法替代测试、教练判断、运动员历史、项目和泳姿专长、恢复状态或健康背景。当计划外部工作与内部反应及恢复情况随时间进行比较时,训练负荷监控的效果最佳(Borresen & Lambert, 2009;Halson, 2014;Kellmann et al., 2018)。
v3.0 的改进之处
v3.0 更新保留了熟悉的 9 区间结构,但使每一行的目的更易于阅读和使用。
主要改进包括:
- 表格新增主要适应,使每个区间从预期训练目的开始呈现。
- 公开版表格移除了紧凑型 RPE 20 列,保留 RPE 10 作为主要的公开感知指标。
- 配速字段现更名为最佳速度 % 和目标速度 %,分别基于个人最佳成绩或目标成绩推算。
- 第 6 区间现更名为无氧能力,专注于产生高糖酵解能量周转。
- 第 7 区间现更名为乳酸耐受,专注于在高糖酵解疲劳积累的同时维持有效输出。
- 第 9 区间现更名为冲刺力量,更好地体现了冲刺力量、神经驱动和最大速度的训练重点。
- CSS 主要在模型的有氧至 VO2max 部分仍具参考价值,不作为第 6–9 区间的公开表格锚点。
本次更新最重要的升级是更清晰地区分了第 6 区间和第 7 区间。第 6 区间的问题是:"游泳者能否产生大量糖酵解贡献?"第 7 区间的问题是:"游泳者能否在该压力积累的情况下继续保持有效的比赛相关输出?"两者都可能感觉非常艰难,但并非相同的教练目标。
此次更新使模型更加明确:适应目标优先,数值为该目标提供支撑。
表格仍保持紧凑,因为它需要作为速查表使用。更深入的解释属于文章内容、教练教育和平台内部支持逻辑的范畴。
9 区间框架
9 区间训练框架专为竞技游泳场景设计,适用于需要比简单的轻松/中等/困难划分更多细节的教练和运动员。生理学是连续的,但教练仍然需要分类。该框架将这一连续体转化为实用语言,可在训练场边、训练回顾以及运动员支持工具中使用。
如果该框架仅是一个强度阶梯,那么更少的区间通常就足够了。之所以使用九个区间,是因为框架是围绕训练目的组织的。竞技游泳需要区分那些看起来同样"艰难"、但为不同适应目标而设计的工作。
第 1–5 区间涵盖模型中有氧能力较低至较高的一侧。Z1 支持主动恢复,Z2–Z5 则依次涵盖有氧基础、有氧发展、阈值和 VO2max 导向训练:
- Z1 - 主动恢复: 恢复支持与动作质量。
- Z2 - 有氧基础: 氧化基础、经济性与容量耐受。
- Z3 - 有氧发展: 上层有氧发展、乳酸处理与耐久性。
- Z4 - 阈值: MLSS/CSS 耐久性与阈值经济性。
- Z5 - VO2max: 最大有氧功率与 VO2 动力学。
第 6–9 区间涵盖较小系统通常压缩处理的高强度端:
- Z6 - 无氧能力: 糖酵解 ATP 周转与乳酸/丙酮酸生成。
- Z7 - 乳酸耐受: 高糖酵解压力耐受、缓冲能力与重复末段输出。
- Z8 - 速度耐力: 速度维持、重复速度质量与 ATP-PCr 支持。
- Z9 - 冲刺力量: 冲刺力量、神经驱动与最大速度技术。
该结构是一个应用性表现模型,以有充分支持的训练原则为基础:能量系统相互重叠、游泳专项项目需求、多种有效指标,以及工作持续时间、休息时间、密度和监控的重要性(Fernandes et al., 2024;Laursen & Buchheit, 2019;Pyne & Sharp, 2014;Vandenbogaerde et al., 2019)。区间数量的确定是一种实用的模型选择,但其所保护的区分是真实存在的教练区别。
该模型的价值不仅在于区间数量,更在于从训练目的到实际训练变量的映射:针对什么适应目标、外部工作如何处方、预期内部反应如何,以及应尊重怎样的恢复代价。
各区间的核心原则
以下区间描述为模型定义,将有来源依据的原则转化为教练语言,同时理解最终反应取决于游泳者、组合设计和整体训练计划。
Z1 - 主动恢复
Z1 是低压力训练,用于恢复支持、轻松运动和放松的技术质量练习。感觉应是可控且恢复性的,而非隐性的有氧发展训练。
Z2 - 有氧基础
Z2 培养可重复的低至中等有氧工作能力,支持容量耐受、经济性和可持续技术,同时使训练明显低于更高强度的有氧发展训练。
Z3 - 有氧发展
Z3 是强度更高的有氧训练,针对上层有氧发展、乳酸处理和耐久性,同时仍需要技术控制和配速纪律。
Z4 - 阈值
Z4 针对围绕阈值相关需求的持续高强度训练。在游泳中,CSS 和乳酸阈值概念有所帮助,但应结合测试背景和技术观察加以解读,而非将其视为单一的普适数字(Dekerle et al., 2002;Wakayoshi et al., 1993)。
Z5 - VO2max
Z5 针对最大有氧功率和 VO2max 导向训练。通常需要间歇结构,因为目标是在极高有氧需求附近积累有意义的时间,同时不降低组合的质量或目的(Billat, 2001;Laursen & Buchheit, 2019)。
Z6 - 无氧能力
Z6 针对产生高糖酵解能量周转的能力。训练强度高,且通常足够短,使得重复持续时间、休息时间和输出质量与平均速度同等重要。可以将其理解为培养游泳者按需产生大量无氧贡献的能力。
Z7 - 乳酸耐受
Z7 针对耐受和维持高糖酵解压力的能力。目标不仅仅是产生乳酸,而是在反复高强度训练带来的疲劳中保持有效输出和技术。这里的问题从"你能产生它吗?"转变为"在高度疲劳下,你能否维持输出和技术?"
Z8 - 速度耐力
Z8 针对在短距离比赛相关训练中维持高速度的能力。它处于纯冲刺质量与更长时间高糖酵解压力之间,因此速度质量、休息时间和重复速度衰减是核心关注点。
Z9 - 冲刺力量
Z9 针对最大冲刺力量、神经驱动和最大速度技术。重复距离非常短,恢复时间必须足够长以保护训练质量。如果速度或技术下降过多,该组合已偏离 Z9 的主要训练目的。
理解训练区间表格
该表格是速查表,而非完整的教练手册。从左至右阅读每一行:
- 从区间和主要适应开始。
- 将生理和感知指标作为参考。
- 在适当情况下,将 CSS、最佳速度和目标速度作为外部锚点。
- 检查训练方法、持续时间、休息时间和密度,判断组合设计是否与预期刺激相符。
- 结合测试、观察和运动员反应,对最终处方进行个性化调整。
各列并非相互竞争的答案。有些主要是处方锚点,如速度、持续时间、休息时间和密度;另一些主要是反应检查指标,如乳酸、心率和 RPE。综合起来,它们有助于回答一个更有价值的问题:游泳者是否完成了训练课所要创造的那种工作?
以下是使用该表格的简单方法:先确定适应目标,然后检查计划速度、重复长度、休息时间和密度是否真正支持该适应目标。训练后,将游泳者的配速、RPE、心率、乳酸(如有条件)和技术质量与原始意图进行比较。
关键术语与说明:
- 主要适应: 该区间的主要训练目的。
- 乳酸 mmol/L: 血乳酸浓度,单位为毫摩尔/升。
- VO2max %: 最大摄氧量的近似百分比。
- HRmax %: 最大心率的近似百分比。
- HR BBM: 低于最大心率的心跳次数。
- RPE 10: 基于 0–10 量表的主观疲劳感知评分。
- CSS %: 关键游泳速度的百分比。CSS 在有氧和阈值相关训练中最为有用,单独用于高区间分类效果有限。
- 最佳速度 %: 基于个人最佳成绩推算的速度。
- 目标速度 %: 基于教练认可的目标成绩推算的速度。
- 休息时间: 单组休息适用于一个组合内部;多组休息将重复间内部休息时间(IR)与组合间休息时间(SR)分开处理。
- 密度: 有效刺激出现的频率及每次出现之间预期的恢复量。

9 区间竞技游泳训练框架 v3.0。区间范围为一般性表现参考,使用前应进行个性化调整。
如需下载 PDF 版本的区间表,请点击这里!
个性化、安全性与局限性
该框架旨在改善训练语言,使教练决策更易于回顾审查。教练仍需决定训练课如何契合游泳者的项目、泳姿、训练年龄、成熟度、健康状况、睡眠、营养、近期负荷和比赛阶段。
在实践中,该表格是一个有结构的起点。随着运动员档案、测试历史、近期表现和监控数据的不断完善,框架可以得到更精准的调整。公开表格提供共同语言,个体运动员提供最终背景。
这一点在高强度端尤为重要。Z6–Z9 是强有力的训练工具,只有在恢复与组合本身同样精心规划时,才能发挥最佳效果。同一名运动员根据训练周、泳姿、比赛目标、上一次训练和当前准备状态的不同,可能需要不同的处方。恢复与疲劳应作为训练计划的一部分加以监控,而非事后考虑(Halson, 2014;Kellmann et al., 2018)。
上述指导原则为一般性表现参考,而非严格界限,应通过标准化测试和专业指导进行个性化调整。在开始或更改任何训练计划之前,请务必咨询认证的运动专业人员;如有医疗状况、伤病、疾病、疼痛或异常症状,请咨询合格的健康专业人员。
总结
9 区间训练框架 v3.0 是一个应用于竞技游泳的实践模型。其核心理念简单明了:区间应描述预期的刺激和主要适应目标,而表格数值帮助教练处方、监控和回顾训练工作。
该框架保留了足够的细节,以区分恢复、有氧基础、有氧发展、阈值、VO2max、无氧能力、乳酸耐受、速度耐力和冲刺力量。与此同时,它保持了公开结构的可教性。这些数值是需要不断完善的指导范围,而非刚性截断点。善加利用这一框架,将为教练和游泳者提供更强有力的共同语言,用于竞技训练的规划、监控和个性化。
行动号召
我们诚邀游泳者、教练、研究人员和游泳爱好者探索 9 区间训练框架,将其作为训练意图、监控和讨论的共同语言。我们欢迎有助于完善模型、明确其边界、改善其对游泳社区支持方式的反馈意见。
在下一篇文章中,我们将分享适合健身人群的改编版游泳训练框架。它基于竞技模型的结构,并与美国运动医学会的一般运动处方指南保持一致(American College of Sports Medicine et al., 2022)。
注: 本文原版以英语撰写,并通过 AI 自动化工具翻译成其他语言,以便与更多人分享相关信息。我们尽力确保译文准确易懂,并欢迎社区协助改进翻译质量。如果翻译版本中有任何内容不清晰、不准确或与英文版本存在差异,应以英文原文为准。
参考文献
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