羽毛球比赛不同局次竞技表现的阶段性“涨落”特征及结构性应对策略

陈 亮，杨志华，赵长军



羽毛球比赛不同局次竞技表现的阶段性“涨落”特征及结构性应对策略

陈 亮1，杨志华2，赵长军3

羽毛球比赛中，与赛双方的竞技表现会呈现出阶段性“涨落”现象，表现为得分结构的阶段性变化。利用灰色差异信息处理，将羽毛球比赛不同局次划分为Z、P、L 3种竞技表现时相。时间特征方面，各单项间无显著性差异；赛点局A易发生“涨落”，频次多、强度大但长度短；赛点局B“涨落”频数少而长度长。空间特征方面，开局由P阶段转入Z阶段，按照首局、赛点局A、赛点局B、决胜局依次前移；由Z阶段转入P阶段，按照赛点局A、首局、赛点局B、决胜局依次偏后。结尾由Z阶段转入P阶段，各局次间差别较小；由P阶段转入Z阶段，赛点局A偏后，赛点局B靠前。结构特征方面，增加Z阶段频数、长度、强度，减少L阶段频数和长度有利于各局次获胜，而缩短赛点局A的L长度，增加赛点局B的Z频数对于上述局次更为重要。

羽毛球；竞技表现；阶段性；“涨落”现象；特征

羽毛球比赛中，经常会出现双方比分“大起大落”的现象，表现为某一阶段一方的得分明显高于或低于对方；另一阶段双方比分胶着，分差基本保持稳定。本文利用系统科学的概念，将其命名为为竞技表现的阶段性“涨落”现象。其中，称得分数明显高于对方的阶段为“潮涨”(Z阶段)；与此同时，对方处于“潮落”(L阶段)；称双方比分分差波动较小的阶段为“潮平”(P阶段)。由于羽毛球比赛为限分计分类项目，若要获得某一局羽毛球比赛的胜利，其基本策略包括实现“潮涨”，努力延长长度并提高强度；快速扭转“潮落”为“潮平”或“潮涨”；“潮平”时比分落后方突破进入“潮涨”，领先方尽量延长“潮平”。为此，本文通过对国际高水平羽毛球比赛过程的解析，对“涨落”特征进行统计分析，探索其竞技参赛规律，并分析特征下的基本结构性应对策略，从而有利于提高教练员与运动员的参赛认知水平。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

羽毛球男单、女单、男双、女双、混双5个单项共计142场比赛，所有比赛选取自2008年奥运会、2011年苏迪曼杯、2011年世界羽毛球锦标赛、2012年汤尤杯、2012年奥运会1/8决赛至决赛阶段。

1.2 研究方法

查阅了国内、外有关羽毛球比赛得失分规律与竞技表现的相关文献。

观摩所选取比赛的录像，记录了每场比赛一方的得失分结构，而另一方的得失分结构与之相反。

以比赛观摩得到的每局比赛双方得失分结构为原始数据，利用灰色差异信息诊断对竞技表现进行阶段性划分。运用SPSS 18.0统计软件包对数据资料进行统计学处理，主要方法及应用范围包括：采用X2检验对不同局次“涨落”现象的空间特征进行比较；采用方差分析对不同局次的“涨落”现象的时间特征进行比较；采用回归分析及模型间检验对不同局次的“涨落”结构进行判定和比较。

2 结果与分析

2.1 羽毛球比赛竞技表现阶段性“涨落”特征的判断

“涨落”现象在羽毛球比赛中由时间和空间两个维度共同展现，其中，时间维度为存在性、频数、长度、强度4种特征；空间维度则体现为时段特征。为了进一步讨论“涨落”在一局比赛中的价值，在频数和长度研究中分别设立了绝对长度、相对长度、绝对频数、相对频数4种“涨落”特征。

对于各种特征的含义，本文具体规定：存在性是事物普遍的性质或状态，即产生“涨落”现象的局次占总体局次的比例，单位为百分比(%)。绝对长度是单次“涨落”的长度，由于羽毛球比赛为限分类项目，故用“竞技单元数”来表示；相对长度是绝对长度所占该局比赛总竞技单元数的比例。绝对频数是单局比赛出现“涨落”的次数；相对频数是单位长度内出现的“涨落”次数，本文采用每10个竞技单元所能产生的“涨落”次数予以判定，单位为“次”。强度是“涨落”的程度，本文采用双方的分差与绝对长度的比值予以衡量，单位为“分差/竞技单元”。时段是“涨落”在比赛进程中所处的位置。

羽毛球每局比赛的胜负以双方得分的多少为判定标准，由于每个竞技单元得失分与否都取决于双方技战术的使用方式与效果，因此，比分的变化是羽毛球比赛竞技表现的直接体现。本文将得分作为羽毛球比赛竞技表现的观测指标时，由于分值的计入具有二维性，因此，若一方得分记为1，失分记为0。

现以2012年伦敦奥运会女单决赛李雪芮与王仪涵比赛第3局李雪芮的得失分结构为例(图1)。由于数据本身信息的复杂性和熵不确定性，仅以图像波动的频率为依据进行阶段性划分无疑是困难且不准确的，为此，本文采用灰色逐时段滑动分割比较序列法，对获胜方李雪芮该局比赛的赛程发展态势进行灰色信息诊断[9]。

图 1 第30届奥运会羽毛球女子单打决赛李雪芮 vs.王仪涵第3局比赛李雪芮得失分结构变化曲线图Figure 1. The Score Structure Changing Curve Graph about the Third Game in the 30th Olympic Women’s Badminton Singles between LI Xue-rui and WANG Yi-han

求得差异信息量后，计算相邻序列间的增量，并将李雪芮得分结构绘制成柱状图(图2)。

图 2 第30届奥运会羽毛球女子单打决赛李雪芮 vs.王仪涵第3局比赛李雪芮得失分差异信息增量变化柱状图Figure 2. The Histogram of Differences between Information Increment about the Third Game in the 30th Olympic Women’s Badminton Singles between LI Xue-rui and WANG Yi-han

在图2中，将柱状体变化趋势类似的一段归为一组，结合该局比赛得失分的具体变化，可以判断出，李雪芮的Z阶段包括第6～11和35～38竞技单元；L阶段包括第12～17和29～34竞技单元。由此认为，在该局比赛中，绝对“涨落”频数为4次，相对频数为1.05次，4个“涨落”阶段的绝对长度分别为6、6、6和4个竞技单元；相对长度分别为0.16、0.16、0.16和0.11个竞技单元；强度分别为1.0、0.83、0.83、1.0分差/竞技单元。

2.2 羽毛球比赛不同局次的阶段性“涨落”特征

2.2.1 羽毛球比赛的局次划分

分局计分使羽毛球比赛每局都相对独立，局次对于最终比赛获胜价值的不同影响着双方的比赛策略。依照各自作用效果，本文将各局次划分为首局、赛点局A、赛点局B和决胜局。其中，赛点局A是指出现赛点局后领先方获胜的局次；赛点局B是指出现赛点局后落后方获胜的局次(表1)。

2.2.2 羽毛球比赛不同局次阶段性“涨落”的时间特征

羽毛球运动包含5个单项，由于各单项运动员的竞技能力特点及项目致胜规律有所不同，因此，需要对各单项的“涨落”时间特征的差异进行比较。

检验结果显示(表2)，5个单项在上述4种特征下均无显著性差异。由此表明，竞技表现在隔网对抗性项目各单项中具有相对稳定性和统一性，由比赛对抗人数和性别导致的竞技能力获得、储备和发挥在各单项间的差异可以忽略，同时，亦可将项目各单项合并作为研究的总体。合并后发现，羽毛球比赛“涨落”的总体发生率高达95%，女单比赛略低，而男单较高，每局比赛约出现2.5次“涨落”，每次“涨落”约持续7个竞技单元，“涨落”强度为0.87分差/竞技单元，这便意味着，在每次“涨落”中会产生约6分的比分分差。

表 1 本研究羽毛球比赛胜方不同局次的划分一览表Table 1 The Games Divide of Badminton Match Winner

对142场比赛共计851次“涨落”进行统计，求得羽毛球比赛发生率、绝对频数、相对频数、绝对长度、相对长度和强度值，并进行了局间比较(表3)。

表 2 本研究羽毛球比赛各单项的“涨落”特征的差异性检验一览表Table 2 The Difference Examination of the Fluctuation Feature between Badminton Event

表 3 本研究羽毛球首局、赛点局和决胜局“涨落”特征比较一览表Table 3 The Comparisn of Fluctuation Feature between the First Round,Match Point and Winning Set in Badminton Match

分别对羽毛球比赛4种局次6种“涨落”特征进行单因素方差分析后发现，除相对长度外，时间维度上其余5项“涨落”特征在各局次间均无显著性差异(P>0.05)。“涨落”特征无差异性并不意味着各局次间的均衡，经多重比较分析及数值间的排序关系发现，在发生率、绝对频数、相对频数、强度4个方面，赛点局A均为最高，发生率高达97%；每个赛点局A的比赛将出现3次“涨落”；每10个竞技单元中便会有0.84次“涨落”发生；强度值为0.91分差/竞技单元。与此同时，在绝对时长和相对时长方面，赛点局B最高，赛点局A最低，两类局次单次“涨落”相差1个竞技单元以上，赛点局B每次“涨落”占到该局比赛总长度的0.22。

由以上数据可知，羽毛球比赛赛点局的“涨落”特征更为明显。其中，赛点局A最易于发生“涨落”且局内“涨落”频次最多、强度最大，但“涨落”时长最短，这或许是由于局分落后方做出改变的心态更为迫切，调整行为更加多样化，局分领先方不愿轻易放弃该局争夺，主观避免决胜局的意愿强烈有关。赛点局A比赛中，经常可以看到一方连续得到4、5分后，对方迅速回敬对方一个小高潮的状况。赛点局B则恰好相反，即每次“涨落”发生的时长最长，但局内频次较少，这主要是由于局分领先方急于赢得比赛打法保守或过于激进，以及比分落后时的情绪消极等原因所致。

2.2.3 羽毛球比赛不同局次阶段性“涨落”的空间特征

羽毛球运动员若获取一局比赛的胜利可以通过多种“涨落”组合方式来实现，表现为各类型阶段的交替更迭，具体包括由Z阶段转入L阶段或P阶段，由L阶段转入Z阶段或P阶段，以及由P阶段转入L阶段或Z阶段6种基本形式。由于不同羽毛球比赛局次之间“涨落”结果发生的结构秩序存在较大差异，故本文分别对发生“涨落”现象的各局次开局阶段和结束阶段的结构形式进行统计，并对不同局次间6种形式的比例结构进行比较。

表4显示，羽毛球比赛前段不同局次的“涨落”结构间无显著性差异(P>0.05)，表明羽毛球比赛不同局次前段特点基本相同。具体来看，开局为P阶段的比例最高，均超过了50%，其中，又以P阶段直接进入Z阶段所占比例最大，首局最小也在40%以上；开局立即进入Z阶段也较为常见，除赛点局B为31.8%外，其余均在35%以上，其中，Z阶段后转入P阶段所占比例明显高于转入L阶段；而开局即为L阶段的比例最小，均难以超过10%。本文认为，P→Z结构和Z→P结构是羽毛球比赛各局次开局阶段最主要的两种竞技表现“涨落”转化形式。

为考查“涨落”转化的持续时长，现将每局比赛进行阶段划分。由于羽毛球比赛一方首先得到11分比赛将进入技术暂停，故本文规定，以每局比赛比分领先一方得到6分、11分、16分和16分至比赛结束为时段节点，由此将一局比赛划分为了1～6分、7～11分、12～16分和17～21+分4个阶段。分别统计P→Z结构和Z→P结构中的Z阶段在上述4个分段中的出现频数，对开局不同形式的“涨落”时段特征进行检验。

表 4 本研究羽毛球比赛不同局次前段的“涨落”结构比较一览表Table 4 The Comparison of Fluctuation Structure in the First Part between Different Sets

表 5 本研究羽毛球比赛不同局次前段P→Z和Z→P两种形式的“涨落”时段比较一览表Table 5 The Comparison of Fluctuation Time Interval abuot the P→Z form and Z→P form in First Part between Different Sets

表5显示，不同局次在前段P→Z结构和Z→P结构中均具有显著性差异(P<0.05)。具体来看，在P→Z结构中，由开局P阶段转入Z阶段在各局中均主要存在于第7～11分，表明经历开局的均衡态势后，在技术暂停之前实现得分高潮对该局比赛获胜具有重要意义。另外，通过局次间比较发现，首局在1～6分所占比例较小，12～16分所占比例较大，这或许与首局比赛双方试探性较多、竞技状态尚未被完全调动有关。决胜局与首局的情况恰好相反，由P阶段转入Z阶段明显靠前，这主要由于在决胜局中，双方快速取得领先的动机更为迫切，而彼此间熟悉程度的加强，也使技战术的调整更具针对性。赛点局的转入特征介于首局和决胜局之间，赛点局B略微提前于赛点局A，体现出首局失利后，第2局快速取得领先对于扳平局分的重要性。

在Z→P结构中，Z阶段均只出现在1～11分内，表明各局次开局后即刻的得分高潮难以持续至技术暂停之后。各局次间比较后发现，赛点局A的转化最为靠前，主要集中在1～6分，决胜局在7～11分间所占比例最多，这也从另一侧面反映了赛点局A竞争的激烈性，同时决胜局开局后即刻进入得分高潮并延长其长度的重要性。

利用同样方法对羽毛球比赛后段的“涨落”结构进行比较。由表6可知，经卡方检验，后段的6种结构在不同局次间无显著性差异(P>0.05)。从各类型所占比例看，比赛结束段为P阶段和Z阶段所占比例较高，在各局次中，出现上述两种“涨落”结构次数的累加之和均占比赛总数的90%以上。在结尾Z阶段的结构中，又以Z→P结构所占比例较高，首局、赛点局A和决胜局均超过了40%，首局最低也达到了22.7%。本文认为，在羽毛球比赛中后段的“潮涨”后努力防止出现“潮落”，或无论之前竞技表现状态如何，结尾时实现“潮涨”，是赢得每局比赛胜利的两种基本方式。

表 6 本研究羽毛球比赛不同局次后段的“涨落”结构比较一览表Table 6 The Comparison of Fluctuation Structure in the Second Part between Different Sets

表 7 本研究羽毛球比赛不同局次后段P→Z和Z→P两种结构“涨落”时段比较一览表Table 7 The Comparison of Fluctuation Time Interval abuot the P→Z form and Z→P form in Second Part between Different Sets

对各局次出现频数均较高的Z→P和P→Z结构的时段进行统计比较，表7显示，不同局次后段在P→Z结构中具有显著性差异(P<0.05)，而在Z→P形式中不具有显著性差异(P>0.05)。具体来看，在P→Z结构中，若由“潮平”转为“潮涨”，赛点局A和决胜局的转化相对偏后，全部集中在12～21分内，尤其以赛点局A的时段特征更为集中，88.5%存在于17～21分之内；而赛点局B相对靠前，中前段和中后段所占比例之和超过了40%，表明若在赛点局A后段通过得分高潮锁定胜局难度较大，而在赛点局B中后段通过较长时间的得分高潮实现扳平局分相对简单。

在Z→P结构中，“潮涨”后以“潮平”保住胜果获胜的比例主要发生在12～21分之内，其中赛点局B和决胜局全部发生在12～21分，决胜局更为集中，17～21分所占比例达到了88.9%。赛点局A、首局、赛点局B、决胜局从Z阶段向P阶段转化时，后段比例逐渐增高，表明了延长Z阶段对于上述局次获胜的重要性。

2.2.4 羽毛球比赛不同局次阶段性“涨落”的结构性特征

从不同“涨落”阶段的特征来看，Z阶段的频数、时长、强度对比赛获胜具有正影响；L阶段的频数、时长、强度具有负影响；P阶段由于双方的得分相近，对比赛结果影响不大。因此，Z阶段和L阶段的频数、时长和强度共6个变量与分差之间应该存在线性关系。为判定羽毛球比赛不同局次之间的结构差异，分别以各局分差为因变量，以Z阶段和L阶段的时间特征为自变量建立多元回归方程。表8显示，在4种局次回归方程的负相关系数R分别为0.757、0.874、0.903、0.811，方差分析显示，各回归模型的显著性水平均小于0.05，具有显著性差异。

由偏回归系数发现，Z阶段的各“涨落”时间特征均为正值，L阶段的“涨落”频数和长度为负值，说明它们更易于引起本方的阶段性落后，上述结论符合对羽毛球比赛分差产生的基本认识。但是，L阶段强度的偏回归系数却为正值，且绝对值较小，一方面表明L阶段强度对一局比赛分差的影响较小，不是决定每局比赛分差和胜负走向的决定性因素；另一方面，也体现出当一方失分阶段强度增大后，往往具有更大的意愿作出调整，扭转当前的不利局面。

为判断不同局次各“涨落”特征对分差作用关系的差别，本文利用指示变量对以上各局次多元回归方程进行差异性比较(表9)。

表 8 本研究羽毛球比赛首局、赛点局和决胜局的回归系数及检验一览表Table 8 The Regression Coefficient and Examination about the First Round,Match Point and Winning Set in Badminton Match

表 9 本研究羽毛球比赛首局、赛点局和决胜局回归方程检验一览表Table 9 The Regression Equation Inspection about the First Round,Match Point and Winning Set in Badminton Match

检验结果显示，除羽毛球比赛赛点局A与赛点局B在偏回归系数间存在显著性差异外，其余各系数间均不具有显著性差异。通过比较偏回归系数的具体数值可以看出，相比较其他局次，赛点局A的L阶段时长绝对值最大，表明缩短对方得分高潮的时长是该局比赛扩大分差的有效手段，赛点局B的Z阶段频数绝对值最大，表明该局比赛中增加本方得分高潮频数更有利于扩大分差。

3 结论

1.高水平羽毛球比赛“涨落”的时间特征方面，各单项间较为类似，表现为赛点局A最易于发生“涨落”，且局内“涨落”频数最多、强度最大，但“涨落”时长最短；赛点局B每次“涨落”发生的时长最长，但局内频数较少。

2.高水平羽毛球比赛“涨落”的空间特征方面，依照与赛双方得分的对比关系，可将竞技表现分为Z(潮涨)、P(潮平)、L(潮落)三种时相。羽毛球所有局次的比赛前段均主要表现为P→Z结构或Z→P结构。P→Z结构的转化从首局、赛点局A、赛点局B、决胜局依次前移；Z→P结构的转化从赛点局A、首局、赛点局B、决胜局依次偏后。所有局次的比赛结尾均主要表现为Z→P结构或P→Z结构。在Z→P结构中，各局次间的转化差别较小，转化从赛点局A、首局、赛点局B、决胜局依次偏后；在P→Z结构中，赛点局A更集中在比赛后段，赛点局B相对靠前。

3.高水平羽毛球比赛“涨落”的结构特征方面，L阶段强度不是决定每局比赛分差的直接因素，而在Z阶段增加和延长其频数、长度、强度，同时在L阶段减少与降低其频数和长度，都将有利于赢得每局比赛。其中，缩短赛点局A的L阶段长度，增加赛点局B的Z阶段频数，对于上述两类局次获胜的意义更为重要。

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Study on Characteristics of Periodic Fluctuation Phenomenon of Athletic Performance in Different Times and Structural Coping Strategies of Badminton Games

CHEN Liang1,YANG Zhi-hua2,ZHAO Chang-jun3

In the badminton games,athletic performance from both sides often present periodic fluctuate phenomenon,which show the periodic changes of scoring structure.This study divides different times of badminton games into three kinds of athletic performance phase like Z,P,L by using the method of gray difference information processing.On the aspect of time characteristics,there is no significant difference between each single;the fluctuation frequency occurred in match point A easily,more,strong but the length is short;the fluctuation frequency of match point B is opposite to the former.On the aspect of space characteristics,if games start by the fact that P phase transfers to the Z stage,they will shift forward in turn according to the first bureau,match point A,match point B and deciding set;if games starts by the fact that Z phase transfers to the P stage,they will be after the partial in turn like match point A,first bureau,match point B and deciding set.If the ending is from Z phase to P,each bureau has smaller difference;on the contrary,match point A will be after the partial while match point B will shift forward.On the aspect of structure characteristics,increasing the frequency,length,strength of Z,reducing the frequency and length of L have direct effects on wining games while shortening L length of match point A,increasing Z frequency of match point are more important to above game times.

badminton;athleticperformance;stage;fluctuationphenomenon;characteristics

2013-08-13；

2015-05-17

教育部人文社科青年基金资助项目(12YJCZH013)。

陈亮(1983-)，男，山东曲阜人，讲师，博士，研究方向为运动训练学、竞技参赛学，E-mail：cullencl@126.com；杨志华(1978-)，男，江西贵溪人，副教授，在读博士研究生，研究方向为运动训练学；赵长军(1978-)，男，湖北仙桃人，讲师，博士，研究方向为运动训练学。

1.上海体育学院，上海 200438；2.浙江体育职业技术学院体育系，浙江 杭州 310012；3.广西大学 体育系，广西 南宁 530004 1.Shanghai University of Sport,Shanghai 200438,China;2.Zhejiang Sports of College,Hangzhou 310012,China;3.Guangxi University，Nanning 530004,China.

1002-9826(2015)04-0036-06

10.16470/j.csst.201504005

G847

A