如何根据个人条件定制训练负荷（二）？

在前一部分中，我们了解到训练负荷可分为两种类型:

• 内在负荷指生理和心理压力因素，如心率、血乳酸水平或感知的运动难度（RPE）。
• 外部负荷指运动员在训练或比赛中进行的工作量，可用功率、速度、持续时间或里程来表示。

内部负荷可以帮助我们了解身体在一次或多次训练后的反应，而外部负荷则更多是数量上的指标。

内外负荷的综合利用有助于了解运动员在一个或多个训练课上遭受的压力，并识别疲劳/恢复状态的变化，从而调整个人训练方案。这种内外负荷之间的关系还有助于确定提高运动员成绩的最佳方法。

个体化训练负荷监测的重要性

我们来看一个具体的例子，一位运动员每周重复进行同样的训练，外部负荷（如训练时长和强度）都很相似，但是他的内部负荷（如心率、乳酸、主观感受）可能会有很大差异，这取决于他的疲劳程度、身体状况、日常压力以及是否有上呼吸道感染等。通过同时监测内部负荷和外部负荷，我们就能够监控这位运动员个人的训练状态变化。

我们发现，如果单纯使用 TSS 作为标记，这并不是一种可行的方法，因为人与人之间以及同一个人在不同时间的 TSS 数值都会存在差异。

• 运动后的恢复能力
• 在运动期间，对疲劳的耐受能力（即持久性概念）。我们也可以说会出现"暂时性运动成绩下降"，这是每个运动员独有的情况。
• 非训练引起的压力

对于不同的运动员来说，时长和强度相同的训练，其影响并不相同。

• 对运动员进行持续的个体监测和分析比较是发挥最大潜力、预防伤害的关键所在。

在这个第二部分，我们将了解如何跟踪个人训练反馈，这是进步的关键因素，可以优化训练计划并使其更加有效。

在这篇文章中，我提出的方法基于各种科学研究和众多运动员的实践经验，电脑前总共耗时 27 小时，撰写不易。如果您觉得有用，请帮忙分享转发。希望大家在训练过程中能够找到压力、恢复和适应之间的微妙平衡。没有足够的训练压力，身体就无法进步；但如果压力过大，身体则会陷入一种不可操作的过度疲劳状态。维持这种平衡非常困难，因为训练强度、睡眠质量、营养、心理压力和身心健康等多种因素在不同运动员之间以及同一运动员的不同时间点会有很大的变化。。

科学的检测指标有哪些?

需要认识到，在训练过程中量化运动员的反馈（如压力、疲劳、吸收、进步等）是没有一种独特的方法的。各种方法都有其优点和局限性。

要使一种训练方法有效，它必须是有效、可靠、可重复且易于运动员应用，这样教练就可以分析、解释和理解这种方法，并据此改善训练。

乳酸在评估运动能量消耗中的价值

目前，乳酸在训练强度指导方面受到广泛关注（未来将专门撰文探讨），但人们对其在训练负荷监测中的重要性关注不足。

耐力训练旨在提高运动员的整体新陈代谢，尤其是肌肉代谢，这对于提高耐力表现至关重要。乳酸水平有助于理解运动员的代谢功能，可用于制定训练强度，也可用于监测其正负适应性反应。

⚠️：同等运动强度下乳酸浓度的上升，可能表明糖代谢更加活跃，这可能是一种负性适应。如果较低强度的运动中出现较高的乳酸水平，可能会预示即将出现过度训练的风险。

这两张图表展示了两次不同日期（2013 年 7 月 9 日和 2013 年 9 月 7 日）的功率输出数据。横轴表示的是功率输出的瓦数（watts）每公斤体重（w/kg），纵轴表示的是某个指标的数值（可能是心率、疲劳指数或其他训练指标）。

左图：改善

左图显示了从 7 月到 9 月的改善情况。蓝线（9-Jul-13）和红线（7-Sep-13）表示在不同功率输出下的指标变化。

• 2.5 w/kg 到 3.5 w/kg：两条线几乎重合，表示在低功率输出下，两个时间点的表现差别不大。
• 4 w/kg 到 5 w/kg：蓝线（9-Jul-13）显著高于红线（7-Sep-13），这意味着在高功率输出下，9 月的表现比 7 月更好。

右图：变差

右图显示了从 7 月到 9 月的变差情况。蓝线（9-Jul-13）和红线（7-Sep-13）表示在不同功率输出下的指标变化。

• 2 w/kg 到 3.5 w/kg：两条线几乎重合，表示在低功率输出下，两个时间点的表现差别不大。
• 4 w/kg 到 5 w/kg：红线（7-Sep-13）显著高于蓝线（9-Jul-13），这意味着在高功率输出下，9 月的表现比 7 月更差。

如何解读

左图：改善

左图中，红线（7-Sep-13）在高功率输出（4 w/kg 到 5 w/kg）时显著低于蓝线（9-Jul-13），这意味着在相同的功率输出下，9 月的表现比 7 月更好。这可能是因为训练效果显著，身体适应了高强度的训练，能够在相同的功率输出下保持更低的心率或疲劳指数。

右图：变差

右图中，红线（7-Sep-13）在高功率输出（4 w/kg 到 5 w/kg）时显著高于蓝线（9-Jul-13），这意味着在相同的功率输出下，9 月的表现比 7 月更差。这可能是因为训练不足、恢复不良或其他外部因素（如健康状况、饮食等）导致的。

但请注意，乳酸分析存在错误解释的风险，因为这是一个复杂的过程，不同因素可能会导致分析结果存在偏差：

• 抽血流程
• 低碳饮食的监测
• 摄入碳水化合物
• 肝糖储备量
• 咖啡因的消费
• 肌肉损伤
• 上一次锻炼的性质和强度
• 锻炼时的温度

对乳酸浓度测量结果的解释存在复杂性，因此在进行比较分析时需要格外谨慎，以免将不可比较的数据进行比较，导致错误的建议。

心脏响应

心率响应的研究包括对运动时（运动心率）、恢复期（心率恢复）以及非运动期（心率变异性）的分析。心率响应可以反映训练是否产生了积极或消极的适应，但需要学会如何正确利用它。

在练习时:

当运动员状态良好时，通常会发现其在运动时的心率较低，同时在相同或更高的运动强度（功率/速度）下感受到的运动强度（RPE）也较低。相反，状态下降的运动员在相同强度下会有更高的心率，或在较低心率下会感受到运动更加困难（RPE 较高）。

如果运动员很好地适应了训练负荷，那么在训练强度较高的时期，即使运动心率（FCexe）相似或更低，他的主观感受强度（RPE）也应该较低。如果运动员已经充分休息，比如在一段减量/恢复训练后，在相同强度下，他的运动心率可能会更高，但主观感受强度（RPE）会更低，因为神经系统已经休息好，反应更敏捷了。

如您所见，研究运动时心率的反应并非易事。需要利用在相似条件下进行的训练课程，对"运动强度-心率-主观感觉"之间的关系进行交叉分析。例如，不能将在 10 摄氏度环境下进行的 60 分钟训练与在 25 摄氏度环境下进行的 90 分钟训练进行比较。

注意，心率分析每周只进行 1 次类似的训练练习。逐日、逐会进行分析是不可靠的，可能会产生不一致的数据和对训练状态的误读。这是因为每天的运动心率都会有波动，相邻日子间的比较并不能反映训练状态的改善，仅反映了自主神经系统调节的变化。

对于训练反应良好的情况，需要 2 到 3 个月的时间才能观察到在相似强度下心率逐渐降低，这是由于身体状况的改善。

在恢复期间：

心率恢复（HRR）可以定义为在锻炼停止后几分钟内，心率下降的速率。自主神经系统（ANS）同时调节锻炼开始时心率的初始增加，以及锻炼结束后心率的迅速降低。

自主神经系统由副交感神经和交感神经两部分组成，它们的工作方式相互制衡：心率增加是因交感神经活动增加、副交感神经活动减少，而心率恢复则表现为副交感神经重新激活、交感神经撤退。

训练课后测得的心率恢复是一个非常敏感的训练状态变化指标。

训练效果良好的运动员，其心率恢复率会增加，表明身体状况有所改善。而训练效果不佳的运动员，其心率恢复率则保持不变，说明身体状况没有太大变化。

Lamberts 等人的研究表明，心率恢复速度与身体状态和耐力提高呈正相关。他们还发现，能很好适应高强度训练（HIT）的运动员，心率恢复速度比不适应 HIT 训练的运动员更快。

如何使用 FCexe（实时心率） 和心率恢复率 (HRR)

兰伯特开发了一个名为兰伯特亚极限循环测试（LSCT）的现场测试，该测试被许多专业自行车队广泛使用，最近在铁人三项运动员中也得到了验证。

只需进行三个部分的热身即可：

• 第 1 阶段: 以 60%最大心率为标准进行 6 分钟的间歇训练，休息 1 分钟
• 第 2 阶段: 以 80%最大心率频率连续运动 6 分钟，然后休息 1 分钟
• 第 3 阶段：达到最大心率 90%后休息 1 分钟并测量心率恢复值

在每一个热身阶段都应该:

• 请给出 1 到 10 之间的主观运动感知（RPE）评分
• 并记录平均功率（骑自行车时的功率/跑步时的速度）。

只需每周对比不同数据的变化情况即可

• 提高体能状况时，平均功率/速度会增加，锻炼时心率会下降或保持稳定，感知运动负荷也会下降或保持稳定
• 相反，当身体状况恶化时，会观察到运动心率下降，但感知到的运动强度却增加，与运动强度相当
• HRR 测量结合 LSCT 试验可以监测自主神经系统功能的改变

通过 LSCT 测试，可以分析身体状况的变化情况。测试协议如下，需要文尾有领取方法。

对 FCexe 和 HRR 的使用进行限制:

令人不安而违背直觉的是，功能性超越和急性疲劳与相同运动量时心率的增加以及更快的心率恢复（类似于健康状况的提高）相关，但与健康状况的提高不同，也同时伴有感知运动强度（RPE）的增加。这种违背直觉的反应表明，适当的监测非常重要，因为如果没有 RPE 数据，功能性超越可能会被误解为健康状况的改善。

简易身体状况测试

一个简化版的测试方案，它基于 LSCT 测试。首先进行 10 分钟的 75%最大心率热身，然后进入 6 分钟的 100%最大心率的稳定状态运动。

此测试课程每周在标准化条件下的跑步机上进行一次，可分析运动时的心率反应（FCexe）和代谢适应性，通过测量乳酸含量来评估。

这个可以很容易地融入运动员的日常训练中，为教练提供可靠准确的分析。

心率监测情况总结:

在训练期间和之后追踪心率是一种实用且有用的做法，它可以帮助监测运动员的身体适应性反应，并跟踪其训练状态的变化。

在亚极限强度的训练中，研究心率反应是个不错的建议，最好在乳酸阈和临界功率/速度之间。

用于监控身体状况改善或恶化以及疲劳累积的监测阈值

• 在运动时，心率变化±3 次/分，同时自评感受量也增加+2 或+1
• 心率变化范围在±6 bpm，并与感知运动负荷增加 2 级或 1 级相关

心率变异性监测 HRV :

心率变异性（通常称为 HRV）是一种客观评估训练负荷的方法，它可以研究自主神经系统的调节。

正如我们在 HRR 部分所讨论的，自主神经系统由副交感神经和交感神经两个分支组成。自主神经系统的反应性能够提供机体功能适应方面的有用信息。我们知道，在过度训练的运动员中会出现自主神经系统功能的改变。

HRV 是一个有效可靠的工具，用于评估自主神经系统调节，它可以反映训练项目的积极或消极适应，以及训练或其他因素（如日常压力或感染）引起的疲劳。

最新研究显示，以心率变异率为依据的训练比固定训练计划能更有效提升耐力表现。

这种以心率变异性为依归的训练方法，也称为每日周期训练，为根据运动员的状态、对训练负荷的个人反馈以及对耐力训练的适应能力来调整训练负荷提供了新的思路。

如何实际监测心率变异性 HRV :

建议您每天都测量一次心率变异。要充分利用这个工具，至少需要 30 天的测量数据。

使用每周或 7 天滚动平均值可以监测运动员自主神经系统状态的变化。

将早晨测量的心率变异性和静息心率结合起来是很有意义的。

总而言之:

• 心率变异性高 + 静息心率正常：表明机体有良好的应激反应能力和恢复能力，处于健康状态。
• 心率变异性低 + 静息心率低：可能表示身体存在过度训练或长期疲劳，需要更多的休息和恢复时间。

一位资深教练日常训练小组中采用的方法介绍

他采用了一种综合利用内部负荷和外部负荷等多方面指标的方法:

• 对比分析强度、最大心率、自评运动感受

自行车日期	时长	公里数	功率 (瓦)	扭矩	平均心率	心率漂移	感知用力度	备注
2022/12/26	5:34:49	170	192	-	124	-	2	BTD
2023/1/2	5:05:26	156	193	-	124	-	3	BTD
2023/1/9	6:13:27	183	195	-	123	-	3	BTD

跑步日期	时长	距离	配速 (/km)	平均心率	心率漂移	感知用力度	备注
2022/12/26	1:20:00	16.5 km	4:51	134	-	3	BTD
2023/1/2	1:40:00	20 km	4:51	132	-	3	BTD
2023/1/9	1:00:00	12 km	4:46	132	-	2	BTD

BTD (Basic Training Day) 是基础训练日的缩写。

在这个例子中，他利用了每周大培训日期间的跨课程数据分析，这可以很好地了解运动员的适应状况。我们可以看到，运动员在过去 3 周的大训练日中很好地吸收了这些训练，心率平均值和 RPE 与训练强度保持稳定。

• 监测急性和慢性训练负荷比率（ACWR）

在耐力运动中，保持稳定、持续的训练负荷很重要，有利于取得进步。保持训练负荷的稳定是一种长期提高成绩并预防受伤的方法。

外部负荷

当最近一周的训练量与过去 4 周的平均训练量相比突然大幅增加或减少时，会增加受伤或训练效果不佳的风险。

通过关注 ACWR 的变化趋势，教练能获得一个指引，优化所带运动员的训练。ACWR 是一种有趣的方法，可应用于训练编程或重要赛事前的调整阶段。监测 ACWR 是优化训练、降低训练相关伤害风险的关键所在。

• 心率变异性监测

了解 ACWR 并结合每日 HRV 监测数据很有意义。我使用 rMSSD 指数，因为它可以通过智能手机应用程序更方便地获取，可以进行较短时间的测量，这样便于日常监测，而且它不太会受呼吸模式的影响，相比时域变量更好。

rMSSD 的下降往往表示训练过度或训练反应不佳。

通过心率变异性训练指导可以在不严重降低状态的情况下度过完整的赛季。在这个例子中，我们可以看到在 2022 赛季期间，由于使用了持续且稳定的训练负荷，积极适应（绿色）占主导地位。不适应（橙色）或累积疲劳（红色）的时期并非由于训练指导不当，而是因为感染、受伤或负荷减少（由于摔车了）所致。

还需要注意的是，在调节训练强度的阶段，rMSSD 通常会出现下降。RMSSD 通常与训练量的降低有关。

总结

不应该仅仅关注单一的跟踪参数，因为它缺乏可靠、准确和持续地反映急性疲劳出现的能力，也无法预测疲劳的积累。

需要建立一个定期使用不同措施比较的跟踪系统，包括最大心率、心率恢复、感知运动强度和心率变异性，以了解何时需要减少训练负荷，同时也能了解运动员何时适应良好或可承受训练负荷的增加。

FCexe 的测量和 HRR 指标能提供有关自主神经系统（ANS）反应性的有价值信息，从而反映了机体的功能适应。值得注意的是，HRR 指标似乎更能敏感地反映每日训练负荷的变化，而 HRV 指标则更多地反映了 ANS 在长期内的变化。

同时采取内部和外部措施也很有意义。

这种 CE 跟踪方式可以帮助我们实时优化训练方案，避免出现体能下降，并预防受伤。

最新指标

训练负荷跟踪中出现了新的指标，如呼吸频率或短期内的成绩下降（持续性概念），这些将在后续的文章中进一步介绍。

参考文献

• Capostagno & al (2019). Analysis of a Submaximal Cycle Test to Monitor Adaptations to Training: Implications for Optimizing Training Prescription.
• Feijen & al (2020). Monitoring the swimmer’s training load: a narrative review of monitoring strategies applied in research.
• Gabbett, T.J (2016). The training—injury prevention paradox: should athletes be training smarterandharder?
• Javaloyes & al (2018). Training Prescription Guided by Heart-Rate Variability in Cycling.
• Javaloyes & al (2019). Training Prescription Guided by Heart Rate Variability Vs. Block Periodization in Well-Trained Cyclists.
• Lamberts & al (2011). Adapting Workload Improves the Measurement of Heart Rate Recovery.
• Siegl & al (2017). Submaximal Markers of Fatigue and Overreaching; Implications for Monitoring Athletes.

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