Monitoring Training Loads: The Past, the Present, and the Future

观看运动员出色的表现、创造个人记录或赢得比赛，是体育科学家的一大乐事。想到自己收集到的运动员信息或从文献中归纳出的信息帮助运动员取得了最佳成绩，这对辅助人员来说 "再好不过了"。相反，如果看到运动员表现不佳，就会启发他们分析在准备工作、战术或竞技计划的执行方面出了什么问题。这为体育科学研究提供了问题基础。由于运动员的大部分准备工作都与训练计划的结构和细节有关，因此自然会强调训练如何影响成绩。这种兴趣可以追溯到历史，追溯到克罗托纳的米罗，这个意大利农家男孩每天都要举起一头长大的公牛，直到他成为世界上最强壮的人，成为古代奥运会的传奇人物。这个故事为人们了解训练反应提供了历史依据，其最独特的特点是训练负荷的渐进概念，以及训练负荷可以量化表示1 并与成绩结果相关联的观点。2-6虽然不知道米洛是否有教练，但历史上大多数顶级运动员都有教练，他们拥有更多的知识和经验，并能客观地评估他们的训练和成绩。无论历史时间长短，训练监控的概念本质上都是教练与运动员之间的互动。尽管并不总是受到重视，但我们可以提出这样的论点：运动科学的最大价值在于优化教练员与运动员之间的关系；为运动员提供更聪明、更明智的教练员。如果我们接受体育科学的适当作用是为教练-运动员关系提供信息和支持这一前提，那么我们就需要问一问教练需要从体育科学界得到什么。表 1 提供了一个合理的近似值。现实情况是，运动科学家在向教练提供前两项需求方面相当出色，但在后两项需求方面却不太擅长。如前所述9 ，指数训练可作为训练计划的正常组成部分，由运动员群体定期进行，为教练提供高频数据，有助于预测训练目标的进展情况，并就何时需要修改训练计划做出决策。实验室很难安排时间，不适合对大量运动员进行快速测试，也无法进行高频测试。此外，实验室也很难提供教练所需的信息，以便将训练结果 "转化 "为有关运动员进步和表现的具体信息（图 1）。

表 1教练员对体育科学的需求

图 1 - 上图：10 个月内，在训练（10 × 400 米，3:00 起跑）中进行的指标训练（直线）的"单圈时间 "与练习或实际比赛（三角形）的时间对比示意图。请注意，比赛成绩与训练成绩非常接近，这表明将训练成绩"转化 "为比赛成绩相对容易。还需注意的是，由于指标训练是正常训练的一部分，因此不必"错过 "训练来监测进展。底部：练习或实际比赛中的单圈时间（三角形）与根据实验室体能代用指标（LT = 乳酸阈值；OBLA4 mmol/L，Max = 最大跑步机跑步速度）计算的虚拟 400 米单圈时间的对比。请注意，虽然实验室指标和比赛时间是平行变化的，但两者之间并不存在紧密的对应关系，这表明比赛圈速无法通过实验室代用指标进行预测。此外，组织运动员到实验室进行检查的后勤问题，以及对标准化条件的需求（通常需要在测试前进行一天的再生），往往会让教练员认为运动员"错过了训练"，无法在实验室监测训练反应。

过去

我们的分析主要局限于中长跑，因为中长跑有量化的成绩指标和记录训练细节的历 史，所以对训练监控历史的分析非常简单。上个世纪，斯堪的纳维亚半岛的芬兰奥运选手汉内斯-科勒赫迈宁（Hannes Kolehmainen）和帕沃-努尔米（Paavo Nurmi）10 首次证明了训练监控的存在。10 他们经常带着秒表在跑道上跑步，至于他们使用秒表是为了学习比赛的节奏感，还是为了跟踪比赛的进展情况，已经无从考证。此后不久，在瑞典，Gösta Holmér 教练 "发明 "了 "fartlek "训练的概念。虽然通常被理解为在森林中进行的半结构化训练，但 fartlek 绝对是一种高强度训练，其中一些训练段落与比赛节奏相吻合。经常有人说，有些训练段是计时的，因此标准或指数训练的概念是可信的。当然，斯堪的纳维亚的气候不利于对训练进行高度结构化的量化监测，积雪、寒冷和不一致的跑步表面都对量化测量产生了影响。有照片显示，当时瑞典的主要选手阿尔内-安德森（Arne Andersson）和古德-海格（Gunder Hägg）在明显不达标的跑道上，甚至在齐腰深的雪地上跑步。与此同时，据说Gunder Hägg 改变了他的训练方式，从大运动量训练改为强度更大的短跑训练，因为他觉得大运动量训练让他疲惫不堪，导致经常生病。平心而论，当时他还需要从事体力劳动来谋生，因此对大运动量背景训练的需求可能并不像今天这样必要，因为运动员靠运动谋生，可以在不训练的时候花时间恢复。因此，无论监测训练的技术如何，运动员根据对训练计划的认知价值做出决定由来已久。

训练监测的当代故事始于 20 世纪 30 年代末的德国弗莱堡。教练沃尔德马-格施勒（Woldemar Gerschler）和医生赫伯特-雷德尔（Herbert Reindell）开发了间歇训练，作为量化训练负荷的一种方法，其基础是以 180 次/分的心率重复跑步，并以 120 次/分的心率进行恢复间歇。其概念是在心率参数范围内进行相对较短的（100 至 400 米）重复跑。如果恢复间歇不能让心率恢复到 120 次/分以下，就必须降低难度段的速度，缩短难度段的长度，或者终止训练（图 2）。随着运动员的体能越来越好，有必要跑得更快，或者跑更多的重复次数，以提供足够的压力将心率推高到 180。心率 180 次/分和 120 次/分演变为基准的确切原因并不明显。不过，对于最大心率在 200 次/分范围内的青壮年来说，180 代表了接近第二通气阈值或乳酸阈值、临界功率或最大乳酸稳定状态的强度11,12。

图 2 - 格-施勒和林德尔制定的间歇训练计划示意图。运动员跑完一定的距离（本例中为400 米）后，要有一定的恢复间歇。高强度跑段应足以使心率上升到 180，而恢复间歇应足以使心率下降到120。如果心率未能充分恢复，则应降低难度段的速度或缩短难度段的时间，或者终止锻炼。

运动员对间歇训练的反应非常好，这种方法很快被全世界采用。到 20 世纪 50 年代初，世界上几乎所有的优秀运动员都在使用某种形式的间歇训练。间歇训练的一个吸引人的要素是可以很容易地跟踪训练进展（图 3）。13 在几年内，间歇训练被理解为一定次数、一定距离的重复训练，以及一定的恢复间歇，并以完成硬段训练的平均时间作为 "监测 "量。由于某些训练可以以一定的频率进行，因此出现了 "指标训练 "的概念，作为监测进展的一种方法。

图 3 - 历史上如何利用间歇训练的重复次数和每次重复的时间来监测训练进展的示意图。运动员的任务是通过跑200 米（每隔 4 天进行一次）取得进步，每1:30 跑完一次，目标是每重复跑 31 至33 秒。在几周的时间里，重复次数稳步增加，跑步速度或提高或保持。当重复次数的增加（第25 天）导致跑步速度减慢时，训练量的增加就会停止，直到运动员再次跑出所需的速度。因此，可以利用训练量和强度来监测进展情况，并进行高频评估，以便修改训练计划，保持训练进度。

间歇训练的概念确立后，出现了许多与间歇训练密切相关的知名教练和运动员。这种训练方法之所以流行，是因为 "指标训练 "中的平均速度与随后的比赛之间存在定量关系，可以预测训练成绩和比赛成绩。例如，3:00 分钟出发的 10 × 400米比赛中的平均速度与 1 英里的平均成绩之间存在着公认的联系。一名运动员如果每圈平均能跑 60 秒，那么他在比赛中 1 英里的平均速度就可能接近 4:00。这种训练与比赛之间的联系是如此重要，以至于某些间歇组的平均时间成为间歇训练的重点，而不是格施勒和雷德尔推广的 180 至 120 的心率，这可能是因为在间歇组之间测量心率并不准确。

奥地利-英国-澳大利亚教练弗朗茨-斯坦普夫（Franz Stampfl）参与了罗杰-班尼斯特爵士（Sir Roger Bannister）首次跑进 4 分钟以内一英里的准备工作，他非常喜欢这种间歇训练。有许多报道称，他先让运动员在 3:00 分钟内跑完相对简单的 10 × 400 米，然后让他们逐步达到每圈60 秒的目标锻炼速度。据说，当罗杰-班尼斯特和他的训练伙伴们无法在这项训练中取得进步时，弗朗茨-斯坦普夫勒认为他们变得"呆板 "14 （今天我们称之为非功能性过度训练15 ），并送他们去远足度假。假期结束后，他们在指数训练中取得了进步，罗杰-班-尼斯特随后突破了 4:00 分钟大关。同样，在俄勒冈大学，教练比尔-鲍尔曼（Bill Bowerman）16 提出了更多独特的理念，包括慢跑的价值（低强度训练）、艰苦日和轻松日的价值（如周期化）以及日期速度和目标速度的概念。与弗朗茨-斯坦普夫尔一样，他可能会让运动员从相对轻松的慢跑开始（比如 10 × 400 米，3:00 分钟，75 秒），并期望他们逐步达到 10 × 400 米，3:00 分钟，60 秒的目标速度。与弗朗茨-斯坦普夫一样，他的计划从根本上植根于训练负荷递增的概念。这段历史可被视为外部训练负荷时期的顶峰，在这一时期，训练监控的概念意味着，如果运动员能够完成某项训练，他们就可以期待取得一定的竞技成绩。

现在

上世纪八十年代初，随着技术的进步（无线电遥测心率监测仪、便携式血液乳酸分析仪、快速反应呼吸气体分析仪），科学界能够更好地标记训练和比赛期间的生理反应，并出现了内部训练负荷的概念。从马蒂-卡沃宁（Matti Karvonen）的开创性研究17 和心率储备的使用开始，我们开始了一个能够更好地进行个性化训练的过程。同样，与离散代谢阈值相关的训练强度区概念18-20 也为以更加个性化的方式监控训练提供了可能。虽然他们的工作与生理学有着非常广泛的联系，但一些科学家（P.O. Astrand、G. Borg、D.L. Costill、J.T. Daniels、D.B. Dill、C.T.M. Davies、P. de Prampero、B. Ekblom、E.L. Fox、F. Hagerman、L. Hermansen、W. Hollmann、I. Jacobs、J. Karlsson、W. Kindermann、A. Mader）的工作也与生理学密切相关。Kindermann、A. Mader、R. Margaria、L.G.C.E. Pugh、B. Saltin、B. Sjodin、J. Sevedenhad、R. Telford、K. Wasserman、B. Whipp），从而对急性反应和慢性适应如何导致当代训练监控概念有了更基本的了解。利用阈值概念和简单技术的结合，出现了 "强度曲线 "的概念（图 4），这表明可以围绕不同的区域组织训练，而这需要对测试前的条件进行仔细的标准化。

图 4 - 跑步速度与心率（HR）和血液乳酸的关系示意图。运动员以逐渐加快的速度进行跑步，通常以 3到 5 分钟为一个阶段，以便平衡血液和肌肉中的乳酸。心率和血乳酸是速度的函数。乳酸阈值（本例中为2.5 毫摩尔/升）和被认为是最大乳酸稳定状态代用指标的第二个阈值（本例中OBLA = 4 毫摩尔/升）的参考标记被绘制出来，并与心率相关联（在常规训练中测量心率更为实用）。在这种情况下，运动员的"阈值 "心率范围为 159 至179。低强度大运动量训练将以 16 千米/小时的速度进行，心率略低于159。持续的（如 10-30 分钟）大强度跑步将以大约16-18 千米/小时的速度进行，心率在阈值范围内。强化间歇跑（如 6 × 1600 米/400 米慢跑恢复）的速度应略高于 18 千米/小时，心率略高于179。原则上，随着运动员对训练的适应和身体状况的改善，可以对运动员进行重新评估，并调整确定参考训练区的速度和心率。

尽管能够更精确地划分训练强度很有价值，但仍然没有一种整体策略能将训练"负荷"（频率×强度×时间）与成绩变化以任何形式的定量模型联系起来。从 20 世纪 70 年代中期开始，埃里克-班尼斯特（Eric Banister）和他的同事提出了 "训练冲动 "或 TRIMP 的概念。2,25,26 这一概念认为，将训练强度作为心率储备百分比（%HRR）乘以一个非线性因子（概念上等同于强度与血乳酸的关系）再乘以持续时间的函数，可以得到一个数字（TRIMP），这个数字既代表了体能的增加，也代表了该次训练带来的疲劳增加。如果将这个数字在一个合适的时间段（1 周）内求和，就可以了解训练量和训练强度的乘积。班尼斯特的研究小组认识到，存在着与体能和疲劳相关的不同 "影响曲线 "2 ，他们证明，可以通过整合体能和疲劳影响曲线来解释随后的成绩。在这一时刻，训练监测的概念得到了根本性的发展，训练的细节可以量化表达，并与成绩在时间上挂钩。

TRIMP 概念从根本上讲非常出色。但它在数学上也很复杂，基本上是建立在稳态训练的基础上（例如，平均心率%），而且是针对亚精英运动员开发的。在接下来的几年里，对 TRIMP 的基本概念进行了修改，使心率区的概念能够提供一个替代 TRIMP，解决了假定的近稳态%HRR和非线性乘数的复杂性，同时利用了放射性遥测心率监测仪的数据存储能力和阈值概念提供的新陈代谢洞察力。对于使用多种活动模式进行训练的运动员来说，这很困难，因为 "阈值心率 "往往与活动模式有关。感知用力评分（RPE）30 与%HRR 和血液/肌肉乳酸盐之间的相关性已得到证实，我们31 利用该评分强大的稳健性，证明将 RPE 的使用从瞬间评分改为代表整个训练过程的运动后评分（会话 RPE 或 sRPE），既能保持与%HRR 和血液乳酸盐之间的关系，又能将多模式、非稳态甚至竞技比赛型运动纳入其中。如果将 sRPE 乘以活动持续时间，那么就得到了训练负荷的 TRIMP 代用评分，该评分比 Banister 等人的原始概念简单得多，2,25,26 不依赖于精确测量心率，并可用于多种运动模式，包括阻力运动。33-37 由于 sRPE 的简单性，人们可以用它来分析得出的数据，以研究训练负荷与成绩之间的关系5，并证明单调性和应变等衍生变量会导致对训练的不适应反应38。

多年来，人们一直在关注亚极限运动中的反应是否可以作为运动员对训练反应的代用指标。早在 20 世纪 70 年代中期，Astrand 和 Rhyming39 最初用于预测最大氧饱和度的技术就被改良用于计算 PWC170，40 这是一种能够对体能变化做出反应的指标。这就提出了一种可能性，即在训练课前进行的亚极限运动（如热身）可作为一种监测技术，对运动员的状态进行高频率测量，从而使教练能够迅速做出日常决策，决定是否需要修改计划训练。41 到目前为止，这一概念最有吸引力的模型是兰伯茨和兰伯特亚极限骑行测试42 ，该测试似乎能够跟踪体能变化，从而预测随后的骑行成绩。鉴于为教练提供一种适合高频率评估且简单到足以做出日常决策的工具的重要性，当然需要在这一领域开展更多工作。鉴于心率反应可能会被打乱，而且有技术要求，在标准热身活动中使用 RPE 可能是一种更简单的方法，因为它已被证明是预测 VO2max 的有用策略。

正如 sRPE 被证明是跟踪运动强度的有用方法一样，系统地询问运动员 "你感觉如何 "的过程也有可能监测运动员对训练的反应。史蒂文-塞勒（Steven Seiler）讲述了一个 "谷物中的头发 "的故事，即在早餐桌上观察运动员的行为。对训练反应不佳的运动员往往不爱说话，低着头，甚至在早餐桌上头发都会掉进麦片里。如果教练或辅助人员在早餐桌上善于观察，这种简单的行为标记可能与任何更 "生理 "的标记一样有助于监测训练。

用于监测健身者步行量的可靠计步器的开发50、51 为外部训练负荷的概念注入了新的活力。51 随后开发的高分辨率视频分析和数字加速度计可以对运动强度进行分析，还可以进行三维运动分析，这表明可以对复杂的体育活动进行分析，为教练提供有用的信息。这些技术在战术分析方面已经具有明显价值52,53 ，有望对外部训练负荷进行深入分析。此外，适用于自行车和其他 "曲柄 "运动的高精度功率计的开发，已经开始改变基于传感器的训练监控领域。

最近，出现了一个非常简单的概念，即 "谈话测试"，它允许使用代谢区的概念20。

未来

未来的训练监控很可能会被新兴技术所主导，这些技术为分析外部训练负荷提供了新的可能性。然而，由于训练监控是针对个人的，是为了让教练员更好地了解运动员的个人情况；因此，内部训练负荷的要素似乎更有可能具有持续的重要性。特别是，将已被视为内部训练负荷一部分的要素整合成单一的结构似乎可能具有重要意义。例如，我们知道总训练负荷、4-6、53 训练强度分布模式23、24、37 以及训练负荷的日常变化（如单调性）37、57、58 都与成绩独立相关。是否有一种方法能将这些因素整合为一个单一变量，从而预测对训练的反应（包括好的和坏的）？我们知道，短期内成绩的提高与短期内训练负荷的减少有一定的可预测性。59 这几乎肯定会与近期的训练负荷产生相互作用，因为大强度训练后的减量比轻强度训练后的减量更有可能有效。这可以量化表示吗？如果可以，教练员就可以有一个合理的依据来单独管理训练负荷。一些研究人员60-62 已经证明，教练设计的训练计划并不总是能被运动员很好地执行。事实上，即使教练员在场观察训练，他们的感觉也不一定与运动员体验到的训练计划完全吻合61,62。最后，我们需要牢记的是，运动员如何应对训练的信息基础实际上非常薄弱。对健康的非运动员进行了大量的对照训练研究，但对竞技运动员，特别是高水平竞技运动员的对照研究却很少，尤其是在运动员训练计划制定的很长一段时间内。此外，由于对运动员有意义的成绩提高幅度相当小，我们很难找到合适的统计模型来评估这些训练数据，即使这些数据是可用的。

摘要

在上个世纪，培训监测工作取得了长足的进步。尽管在测量训练的实际内容（外部训练负荷）和训练的深刻体验（内部训练负荷）之间，以及这两个因素如何相互作用，产生对训练的反应，从而使运动员提高成绩之间，仍然存在着矛盾。我们只是慢慢认识到，运动科学家充其量只是辅助人员，而教练与运动员之间的互动才是最重要的。我们有各种工具（训练负荷、训练强度分布、训练单调性和应变性、渐进性），但这些工具并没有很好地融入 "统一场理论 "64 中。我们有证据表明，我们需要更好的工具来将教练的计划与运动员的训练体验相匹配。我们知道，但没有足够的证据表明，频繁的亚极限评估作为一种工具，在告知教练运动员状态的日常变化方面具有价值。我们对训练负荷的变化如何影响高水平运动员成绩的基本认识仍然存在严重不足。最后，当代训练监测的一个现实问题是，可供我们使用的技术能力可能会为我们提供如此多的信息，以至于 "只见树木不见森林 "成为教练员面临的一个非常现实的问题。也许我们需要考虑 "回到未来 "的想法，即指数训练课程（也许可以利用当代运动监测器）、监测热身程序，这可以让我们在几乎所有工作中遵循广泛使用的格言 "KISS"（保持简单，愚蠢keep it simple, stupid)），这可能是训练监测的最重要因素。

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