2024年12月，一项发表在《运动医学》上的研究《不同竞技水平马拉松运动员的训练强度分布》引起了广泛关注。该研究分析了 119,452 名跑者在完成 151,813 场马拉松比赛前 16 周的训练数据，揭示了不同水平跑者（完赛时间从 2 小时到 5 小时 40 分不等）的训练与比赛成绩之间的关系。这些数据来自 Strava 平台。
我们可以从中借鉴许多宝贵的经验，为大家训练提供科学依据。
研究人员使用“临界速度”（Critical Speed，简称 CS）来划分训练强度区间，共分为三个区间（Z 1、Z 2 和 Z 3）。临界速度是 Z 2 和 Z 3 区间的界限，而 Z 1 和 Z 2 区间的界限则被定义为临界速度的 82.3%。
研究的主要发现 ：
- 精英跑者训练量远超一般选手，最快组（120-150 分钟完赛）的训练量是慢组的三倍多。
- 水平越高的跑者 Z 1 低强度训练占比越大，而 Z 2 和 Z 3 训练时间相对固定。
- 大多数跑者使用金字塔训练模式，且精英选手更倾向于此方式。
- 马拉松成绩与训练量直接相关：总距离、总时间和长跑次数越多，完赛时间越短。而 Z 1 低强度训练比例越高，完赛时间反而可能更长。
1. 训练量与比赛成绩
从图中可以清晰地看出，跑得最快的选手（即那些在 2 小时到 2 小时 30 分之间完赛的选手，位于图表左侧）每周的训练量最大（超过 100 公里）。随着完赛时间的增加（向图表右侧移动，例如 4 小时 30 分或 5 小时完赛），平均周跑量逐渐减少（通常在 20-40 公里左右）。
赛前 16 周的训练量变化趋势
曲线显示，每周的训练量从赛前第 16 周到赛前第 5 周逐渐增加。训练量在赛前 5 到 8 周达到峰值，然后逐渐减少，直到比赛。也就是说：
- 赛前 16 到 9 周：训练量逐渐增加。
- 赛前 8 到 5 周：训练量达到峰值。
- 赛前 4 到 1 周：训练量逐渐减少（进入“减量期”）。
性别差异
前两张图（a：男性，b：女性）的整体趋势相似（随着完赛时间的增加，训练量显著减少），但在最快的几个区间（2 小时–2 小时 30 分）内，女性跑者的数量非常少（只有 7 名，而男性有数百甚至数千名）。然而，规律是相同的：女性中跑得最快的选手周跑量也很高（超过 100 公里）。
年龄差异
下方的图表（c 和 d）区分了两个年龄组（根据研究，标记为“> 40”或“Masters”）。同样，我们观察到相同的基本趋势：
- 每个年龄组中跑得最快的选手每周跑的公里数更多。
- 越接近比赛，训练量越低。
小结
- 训练量与成绩：跑者目标成绩越快（或实际成绩越快），平均周跑量越大。
- 训练周期：赛前 5 到 8 周会出现训练峰值，然后在接近比赛时逐渐减量。
- 性别和年龄：所有组别的趋势都相似。
2. 训练强度分布
研究人员还观察了马拉松备赛期间的训练强度分布。
1 区占主导
从图中可以看出，1 区（绿色）的训练时间（每周分钟数）占比最大，无论性别、年龄（< 40 岁 / > 40 岁）和跑步速度如何。
跑得快的选手在各个区间的训练时间都更长
观察图表左侧（马拉松完赛时间更快，例如 2 小时–2 小时 30 分），可以发现 1 区的每周总训练时间特别长（通常每周超过 200-300 分钟）。相反，跑得较慢的选手（图表右侧，例如 4 小时–5 小时）在每个区间的训练时间都较短（1 区通常为 100 分钟或更少）。
这是因为跑得快的选手总训练量更大：他们跑得更多，这增加了他们在 1 区的训练时间，也增加了在 2 区和 3 区的训练时间（尽管增加幅度较小）。
高强度（3 区）训练占比小，但不可忽视
红色部分显示，3 区是跑者训练时间最短的区间。然而，跑得快的选手在 3 区的训练时间（绝对值）比跑得慢的选手多，因为他们的总训练量更大。虽然 3 区训练占总训练量的比例较小，但这些“高质量”训练对于提升比赛成绩非常重要，2 区和 1 区训练也同样重要。
总结：这些图表表明，大多数业余跑者的训练强度分布（TID）以低强度跑（1 区）为主，2 区训练量相对较大，高强度训练（3 区）的训练量较小。跑得快的选手在所有区间的训练量都更大，并且随着马拉松比赛日期的临近，训练时间（尤其是在 1 区）逐渐减少。
3. 马拉松备赛期间采用的不同训练模式
这些图表展示了马拉松运动员（超过 150,000 次马拉松和 119,000 名不同的跑步者）采用的不同类型的训练强度分布 (TID)，取决于：
- 成绩水平（第一行：最快的完赛者，时间为 120-150 分钟；最后一行：最慢的完赛者，每行递增 30 分钟）。
- 赛前时间（四列，每列代表 4 周，从赛前“4 个月”到赛前“1 个月”）。
每个小直方图显示了对于一组跑步者（按完赛时间和赛前时间划分）四种训练强度分布的占比：
- PYR（金字塔型）
- POL（高低强度结合型）
- THR（乳酸阈值型）
- HIT（高强度型）
每个直方图上方显示：
- 每周平均训练天数（例如 5.4 天）
- 平均每周训练量（例如 98 公里/周）
- 平均配速（例如 4.5 分钟/公里）
- 基尼系数（数值越高，表示训练强度分布越集中于某一种类型）和 PI（两极分化指数，数值越高，表示训练强度越集中于高强度和低强度两端）。
1. 跑得快的选手明显倾向于“金字塔型”训练
在第一行（马拉松成绩 2 小时–2 小时 30 分）中，PYR（金字塔型）的柱形图非常高，通常超过一半的跑步者（甚至更多）。这意味着跑得快（约 4 分钟/公里）的运动员主要采用“金字塔型”强度分布，即大部分训练量在 1 区（耐力区间），较少训练量在 2 区，更少训练量在 3 区。
- POL（高低强度结合型）和 THR（乳酸阈值型）对于这些高水平运动员来说仍然占比较少。
- 这些跑者每周的跑量非常大（100 公里及以上），并且平均每周训练 5 到 6 天。
2. 相反，跑得慢的选手训练量较少，并且更经常采用“乳酸阈值型”训练
往下看（3 小时–4 小时，4 小时–5 小时），我们发现：
- 每周训练量较低（有时少于 30-40 公里）。
- 每周训练天数约为 2-4 天。
- THR（乳酸阈值型）训练模式的占比更高，或者在 PYR、THR 和有时 POL 之间存在一定的平衡。
- HIT（高强度型）训练模式通常很少见，但可能会出现在某些组别中。
3. 赛前几个月的变化
从左侧（赛前 4 个月）移动到右侧（赛前 1 个月），我们观察到：
- 保持 PYR（金字塔型）训练模式的跑者在整个备赛过程中都保持这种模式，有时甚至在最快的跑者中，随着比赛临近，PYR 的占比略有增加。
- 对于跑得慢的选手，训练模式的分布可能会略有波动：例如，THR 在接近比赛时略有下降，或者 PYR 越来越受欢迎。
4. 基尼系数和两极分化指数（PI）
- 基尼系数接近 1（蓝色柱形图）表示单一 TID 模式在该组别中占绝对主导地位。较低的基尼系数（红色柱形图）表示该组别在几种 TID 模式之间分布更广。
- 两极分化指数（PI）表示训练的两极分化程度：指数越高，训练的两极分化程度越高（大量的 1 区训练，很少的 2 区训练，较多的 3 区训练）。在快速跑步者的几列中，经常发现较高的 PI。
5. 总结
- 跑者成绩越好，越倾向于采用金字塔型的强度分布（在基础耐力训练中花费大量时间，在中等和快速区间中花费较少的训练量）。
- 训练量（公里/周）和训练天数在快速马拉松运动员中明显更高。
- 跑得慢的选手（完赛时间超过 3 小时 30 分–4 小时）可以采用更多样化的训练强度模式（THR，有时是 POL 等），总体训练量较少，每周的训练天数通常较少。
- 在赛前几个月（从 M-4 到 M-1），某种 TID 模式的占比可能会发生变化，但是，对于许多人来说，PYR 仍然是主要趋势，尤其是在成绩最好的跑者中。
总而言之，金字塔型训练模式在快速跑者中占主导地位，并且是备战高水平马拉松比赛的有效训练模式，而其他策略（THR、POL、HIT）更常被跑得慢的选手采用或“混合”。
4. 以瓦伦西亚马拉松的备赛为例
以下是 Robin LEMERCIER 的备赛情况介绍，他跑出了 2:23:21（3 分 23 秒/公里）的成绩，以及 Florent PIERRAT，他以 2:29:17（3 分 32 秒/公里）的成绩完赛。
两位运动员的备赛计划相对相似，Florent 的平均训练量（81.125 公里/周）略高于 Robin（77.875 公里/周）。
- Robin LEMERCIER 的训练量
| 阶段 | 平均周跑量 (km) |
|---|---|
| 赛前 16 周至赛前 13 周 | 67.5 |
| 赛前 12 周至赛前 9 周 | 64.75 |
| 赛前 8 周至赛前 5 周 | 87.5 |
| 赛前 4 周至赛前 1 周 | 91.75 |
| 16 周平均 | 77.875 |
- Florent PIERRAT 的训练量
| 周期 | 平均周跑量 (km) |
|---|---|
| 赛前 16 周至赛前 13 周 | 57.75 |
| 赛前 12 周至赛前 9 周 | 78.0 |
| 赛前 8 周至赛前 5 周 | 96.0 |
| 赛前 4 周至赛前 1 周 | 92.75 |
| 16 周平均 | 81.125 |
Florent 的每周训练量在赛前 8 周和赛前 5 周之间高于 Robin。然而，在赛前 4 周和赛前 1 周之间，两人的训练量变得相对相似。
Florent 进行了 5 次超过 30 公里的长距离跑，包括一次 40 公里和一次 45 公里，而 Robin 进行了 4 次超过 30 公里的长距离跑，包括一次 40 公里。
-
训练强度分布（TID）
- Robin 的 TID
- Florent 的 TID
与引用的研究（Muniz-Pumares 等人, 2024）一样，根据临界速度计算的训练强度分布遵循金字塔模型。
耐力表现
Robin 和 Florent 在马拉松比赛中分别保持了其临界速度（CS）的 95%，这表明了良好的耐力水平。
配速分析还显示出他们具备在一段时间内保持稳定配速的能力。
- Robin 的配速
| 区段 | 距离 | 时间 | 配速/km | 速度 km/h |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 10.5 km | 35:36 | 3'23 | 17.73 |
| 2 | 10.5 km | 35:05 | 3'21 | 17.91 |
| 3 | 10.5 km | 35:06 | 3'21 | 17.91 |
| 4 | 11 km | 37:31 | 3'24 | 17.65 |
- 前 10.5 公里起跑稳健，配速为 3’23’’/km。
- 在 10.5 公里到 31.5 公里之间配速稳定在 3’21’’/km。
- 最后 11 公里配速略微下降，平均为 3’24’’/km。
**注：**Robin 在最后几周的备赛中遇到了心率监测设备的问题，这限制了对他心率数据的深入分析。
- Florent 的配速
Florent 的配速策略近乎完美，平均配速稳定，心率略有上升但得到了很好的控制。
心率上升和效率分析
将马拉松的前半程与后半程进行比较：
- 平均心率 (HRmean)：轻微上升，从 167 bpm 到 170 bpm（+1.78%），反映出良好的心率控制。
- 速度：高度稳定，第一个半程马拉松的平均速度为 17.12 公里/小时，而第二个半程马拉松为 17.06 公里/小时（-0.4%）。
- 效率（心率成本）：略微下降，比率从 9.76 变为 9.97。
结论：耐力和针对性训练
在 Robin 和 Florent 身上观察到的这种耐力是充分的马拉松配速针对性训练的结果，结合良好的体能管理和优化的配速策略。
介绍 2 个关键训练课
1. 赛前 5 周的乳酸阈值训练
这个 26 公里的训练课包括 9 组 2 公里跑，平均配速为 3’25’’/公里，即 17.5 公里/小时的速度。这相当于临界速度（CS）的 97.6% 和马拉松配速（Vmar）的 103.4%，这说明了围绕乳酸阈值进行的大量训练。
训练分析
- 训练量和强度：以接近乳酸阈值的强度进行的 18 公里跑是马拉松备赛的关键刺激。这种训练旨在以最佳方式刺激有氧代谢，同时最大限度地减少过度疲劳的积累。
- 心率稳定性：心率曲线显示在整个重复过程中相对稳定，这反映了代谢平衡状态。这表明运动员对这种强度有良好的适应性，尽管长时间的训练，心率上升幅度也很小。
- 配速稳定：各组数据显示出均匀的配速（3’25’’/公里 ± 几秒钟），这反映了有效的体能管理。
关键点
- 赛前 5 周进行的这项针对性训练是运动员状态的绝佳指标。它结合了生理稳定和体能管理，这是马拉松取得好成绩的两个关键因素。
- 在这种训练中观察到的心率和能量耐力是运动员在接近乳酸阈值的高强度下保持较长距离的能力的指标，这是马拉松成功的必要条件。
与 2023 年瓦伦西亚马拉松备赛期间的类似训练进行比较
与 2023 年 11 月瓦伦西亚马拉松备赛期间进行的类似训练相比，我们观察到有氧效率有所提高：
- 对于相似的配速（3’22’’到 3’23’’/公里），平均心率（HRmean）降低了 5 bpm。
- 这种变化表明有氧效率有所提高。
这一进步得到了瓦伦西亚马拉松比赛中 2 分 30 秒的提升的证实（2023 年和 2024 年的两届比赛之间），突出了 Florent 备赛计划的良好优化。
2. 赛前 4 周的马拉松配速长距离跑
这次 45 公里的长距离跑，包括 5 组 7 公里跑，即 35 公里以马拉松配速（Vmar）进行，使得 Florent 能够验证他在长时间内保持目标配速的能力，包括在预疲劳状态下。
训练分析
-
结构和强度：
- 5 组 7 公里跑以大约 3’31’’/公里的稳定配速完成，最后一组略快（3’30’’/公里），表明出色的体能管理和尽管累积疲劳仍能保持速度的能力。
-
耐力：
这次训练突出了 Florent 在长时间内保持生理平衡状态的能力。在整个训练组中观察到的心率稳定证实了对马拉松针对性训练的良好适应性。 -
表现指标：
- 在这次训练中，Florent 以 2:41:19 的成绩通过了马拉松（42.195 公里）的距离，平均配速为 3’49’’/公里，同时在训练中加入了 7 公里的低强度跑。这突出了他备赛的扎实程度以及他在接近比赛条件下维持目标配速的能力。
提升耐力的关键
这种类型的训练，结合了高训练量和针对性强度，是发展耐力的重要工具。通过以略快的配速完成最后一组，Florent 展示了对他能量储备的最佳管理，增强了他在比赛情况下保持目标配速的信心。
5. 结论：
训练量越大，成绩越好，马拉松的备赛主要基于金字塔模型。
虽然 1 区（低强度）的训练构成了这种备赛的基础，但不应忽视以马拉松配速进行长距离跑的重要性，这对于实现目标至关重要。因此，在马拉松配速下积累大量训练量，同时保持高比例的低强度训练，似乎是成功完成马拉松距离的最佳方法。
核心要点
- 训练量越大，成绩越好。
- 训练遵循“循序渐进，逐渐减量”的原则。
- 金字塔型训练模式（大量低强度，少量中高强度）是主流。
- 跑得快的选手训练量更大，更倾向于金字塔型训练。
- 马拉松配速长距离跑至关重要。
- 稳定的配速和较低的心率上升是良好耐力的体现。
引用文献：
Muniz, Daniel & Hunter, Ben & Meyler, Samuel & Maunder, Ed & Smyth, Barry. (2024). The Training Intensity Distribution of Marathon Runners Across Performance Levels. Sports Medicine. 1-13. 10.1007/s 40279-024-02137-7.
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