揭示有效训练区背后的科学

要在运动中取得最佳表现，不仅需要努力、奉献和高效的技术，还需要掌握身体的能量系统和代谢途径。通过了解这些复杂的过程，运动员和教练可以优化训练方案并显著提高表现。在本文中，我们将揭开这些基本概念的神秘面纱，并解释它们如何影响训练计划和区域设计。

在我们之前的文章《游泳训练区：推进强度处方——需要更好的工具》中，我们强调了个性化强度处方的重要性。虽然人工智能等新技术具有巨大的潜力，但它们本身无法解决体育训练中的所有问题。仅仅向人工智能提供科学论文和数据是不够的。人工智能还不能有效地评估和整合所有细微的体育理论。因此，首先完善我们的概念模型（例如训练区），为人工智能建立更精确、更有效的训练策略提供坚实的基础至关重要。

修订训练区的必要性

训练区是旨在指导和优化运动训练的特定运动强度范围。每个区域都由生理指标（例如心率 (HR)、乳酸浓度、自觉用力和最大摄氧量百分比）定义，针对特定的生理适应性并对应不同的努力程度。这些区域基于运动生理学研究，重点介绍了身体对不同运动强度的反应。随着时间的推移，训练区的概念在运动科学、医学和教练的影响下不断发展。乳酸阈值、最大摄氧量和心率变异性等关键生理指标在定义这些区域方面发挥了重要作用，因为它们在不同的运动强度下会引起不同的生理反应和适应性。

虽然训练区对于构建和评估有效的训练计划至关重要，但许多现有系统并未满足游泳者的独特需求。通用训练区，尤其是那些只有五个或更少区域的训练区或仅基于心率数据的训练区，通常缺乏最佳表现增强所需的精确度。训练区至关重要，原因如下：

• 特异性：它们使运动员能够针对特定的能量系统和肌肉纤维，从而实现更有效的训练适应性。

• 优化：以适当的强度进行训练有助于运动员优化表现，避免过度训练或训练不足。

• 监控：训练区提供了监控和调整训练强度的框架，确保运动员以正确的水平进行训练以实现目标。

• 恢复：它们有助于规划恢复课程，这对于预防伤害和促进长期运动发展至关重要。

• 个性化：训练区可以根据运动员独特的生理反应为其量身定制，使训练更加个性化和有效。

综合训练区系统可以通过以下方式显著增强体育训练 AI 工具的开发和实施：

• 数据驱动的洞察：AI 工具可以分析来自训练课程的大量数据，深入了解运动员对不同训练区的反应。这有助于微调训练计划以获得最佳表现。

• 个性化：AI 可以使用来自综合训练区系统的数据来创建个性化的训练计划，以满足个别运动员独特的生理反应。

• 监测和反馈：AI工具可以持续监测训练强度和训练量，为运动员和教练提供实时反馈。这确保运动员以正确的强度训练并做出必要的调整。

• 伤害预防：通过分析训练负荷和恢复数据，AI工具可以识别可能导致过度训练和受伤的模式，从而主动调整训练计划。

• 表现优化：AI可以使用来自综合训练区系统的数据来确定最有效的提高表现的训练策略，包括优化不同训练区之间的平衡以实现特定目标。

• 适应性：AI工具可以快速适应运动员状态或表现的变化，对训练计划进行动态调整，以确保训练保持有效和相关性。

通过修改和扩展训练区系统，我们可以利用AI工具创建更精确、个性化和有效的训练计划，以提高运动表现并促进长期发展。

训练区基础

了解能量系统的相互作用对于制定有效的运动训练和健身计划至关重要。传统上，ATP（肌肉中的主要能量货币）的再合成归因于三个综合系统：ATP-PCr 系统、无氧糖酵解和有氧系统。然而，最近的研究强调了这些系统在运动过程中的复杂性和重叠性，挑战了这种简化的观点。

ATP-PCr 系统为短时间、高强度的运动提供即时能量，但很快就会耗尽。随着运动的继续，无氧糖酵解成为 ATP 的主要来源，导致乳酸积累。与有氧系统仅在长时间运动中发挥作用的过时观念相反，它开始为能量产生做出贡献的时间比以前认为的要早得多，而且要多得多。有氧系统的这种早期参与有助于维持高强度的运动并延缓疲劳。

Swanwick 和 Matthews (2018) 以及 Gastin (2001) 的研究强调，所有体育活动都会根据运动的强度和持续时间以不同程度激活每个能量系统。这种相互作用确保了 ATP 的持续供应，并强调了训练所有能量系统以优化表现的重要性。例如，在持续 60-120 秒的高强度运动中，无氧和有氧途径都大量参与，表明即使在传统的无氧活动中也可以达到峰值摄氧量 (VO2max)。

通过承认能量系统的动态相互作用，教练和运动员可以设计针对特定代谢途径的训练计划，从而实现更有效的适应和增强的表现。这种全面的理解强调了传统 5 区心率模型的局限性，该模型过于简化了能量贡献，缺乏竞技训练所需的特异性。采用更细致入微的方法，例如详细的多区域系统，可以更好地满足不同运动项目的独特能量需求并优化运动发展。

根据 Swanwick & Matthews (2018) 的数据，在全力以赴的运动期间，每种能量系统对总能量供应的百分比贡献。

为什么不使用现有的训练区？

现有的训练区系统通常缺乏全面训练所需的特异性和适应性。它们中的大多数都是为一般健身而设计的，没有考虑到特定运动训练的不同生理需求。通用区域可能导致训练刺激不足、浪费精力和增加受伤风险，并且不适合支持个性化运动训练的人工智能工具的开发和实施。

5 区或更少训练系统的缺点：

• **主要使用强度：**大多数训练区系统，尤其是那些仅参考心率的系统，不考虑其他关键变量，如持续时间、休息、训练方法和密度。这些变量对于有效地规定运动至关重要。任何这些变量的变化或遗漏都会使训练负荷效应不明。综合系统整合了这些变量，以提供更完整、更有效的训练方案。

• **训练适应性有限：**简化系统可能无法提供有效针对不同肌肉纤维类型和代谢途径所需的特异性。像 9 区模型这样的综合系统通过针对特定的能量系统和肌肉纤维，可以实现更精确的训练适应。

• 有氧和无氧能力发展不足：简化的系统可能无法充分发展有氧和无氧能力。综合系统可以通过为有氧和无氧能量系统提供有针对性的训练，更好地满足运动员的特定需求。

• 优化表现的能力降低：综合系统可以更精确地控制训练强度和训练量，从而更好地优化表现。简化的系统可能缺乏微调训练以获得最佳表现所需的粒度。

• 过度训练或训练不足的可能性：如果没有综合系统的详细结构，运动员可能面临更高的过度训练或训练不足的风险。详细的系统为恢复和强度提供了明确的指导，降低了训练错误的风险。

• **缺乏详细的监控和反馈：**简化系统可能无法提供跟踪进度和进行必要调整所需的详细监控和反馈。综合系统提供更精确的指标来评估训练效果。

• **无法解决个体差异：**运动员对训练有独特的生理反应。综合系统可以通过提供更广泛的训练强度和恢复方案来更好地适应个体差异。

• **错失特定适应的机会：**综合系统可以针对特定的适应，例如乳酸阈值改善、最大摄氧量增强和无氧能力发展。由于分类范围更广，简化系统可能会错过这些特定的适应。

• **训练设计灵活性降低：**简化系统可能会限制设计训练计划的灵活性，以满足不同游泳项目的不同需求和运动员的个人需求。综合系统在定制训练计划方面提供了更大的灵活性。

为了解决这些问题，Wise Racer 开发了一个综合训练区系统，该系统整合了对能量系统和代谢途径的更深入了解。通过修改传统的训练区，我们旨在为教练、运动员和健身爱好者提供更精确和个性化的训练支持。敬请期待下一篇文章，我们将深入探讨推动游泳表现的关键代谢途径以及如何通过有针对性的训练来优化它们。

摘要

了解和掌握身体的能量系统和代谢途径对于优化运动表现至关重要。传统的训练区虽然是基础，但往往缺乏运动训练所需的特异性。修改这些区域以包含更精确的标记可以使训练更有针对性和更有效。人工智能在训练中的整合提供了显着的好处，包括个性化计划和实时反馈，但依赖于明确定义的训练模型。认识到能量系统的复杂性凸显了全面训练方法的必要性。简化的系统可能导致次优结果，强调更细致入微、更详细的训练区系统的优势，例如 Wise Racer 开发的系统，旨在提高个人表现并降低与训练相关的风险。

我们想听听您的意见！

我们很乐意听听您对本文讨论的概念的看法。您如何将对能量系统的理解融入到您的培训或指导实践中？您是否尝试过不同的训练区系统，您看到了什么结果？

参考文献

• 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.