背物行走时背部肌力及疲劳感知之分析与建模

彭露 李开伟 赵彩俊

摘 要：双肩负重是常见的携物行走方式之一，针对人体负重行走时肌肉疲劳情况的研究十分重要。本研究分析背负背包行走对背部肌力下降程度及自觉肌肉疲劳的影响。实验是以两种不同的背负背包方式、3种不同的负荷重量比率以两种不同的速度行走于跑步机上，持续时间为10 min，记录实验前后的背部肌力及实验后的主观疲劳评分。研究发现，背负背包方式、行走速度和负荷重量比率均会显著影响背部肌力下降幅度及主观疲劳评分。本研究还建立了主观疲劳评分（RPE）预测模型及男女背部肌力预测模型，以量化背物行走时背部肌力与主观疲劳的变化。

关键词：负重行走；肌肉疲劳；背部肌力；主观评分

中图分类号：TB 18 文献标识码：A 文章编号：1672-7312（2016）06-0619-06

0 引 言

在日常生活中，背物行走是最方便的一种运输物件方式。如学生背双肩包上学、旅客背包远足观光、上班族单肩背包上班，搬运工从事背物劳动等。其中，双肩背使负重均匀的分担在左右两侧的肩膀上，对长期单肩背和单手拎所带来的斜肩等不良身体姿态起到缓解和改善作用，因此双肩背部负重是最常见的负重行走方式。有报告指出，美国有超过4千万的学生在日常中使用双肩背包[1]。但是，不恰当的背包使用，如长期过度负重行走，会使肌肉处于疲劳状态，从而导致一系列肌肉损伤问题[2-3]。测量肌肉疲劳对工作设计/再设计具有重要意义，通过找出肌肉疲劳模式，能够使工作强度和工作/休息时间的设计更加科学合理，从而减少肌肉骨骼系统伤害（musculoskeletal disorders，MSDs）的风险。

不少学者从生理学[4-6]和生物力学[7-9]方面研究负重行走对能量消耗、心肺反应、肺活量与呼吸、步态、躯干姿势、重量分布等方面的影响。许多有关负重的参数被量化研究，包括负重的位置[10]、负荷的重量[11-12]、背背包的方式[13]、行走速度[14]、年龄差异[15]、行走高度[16]和阶梯行走等。已有研究证实[17-19]：背负超过自身重量15%的负荷会引发明显的躯干倾斜、步态改变、较长的血压复原时间、较多的能量消耗，同时还会导致呼吸加快、臀部、膝盖和关节部位的负荷增加。

前述的研究对肌肉疲劳的测量均是以间接测量方式进行。直接的肌肉疲劳测量可以藉由衡量持续施力一段时间后最大随意肌收缩（MVC）或力量的输出衰减程度来实现。研究证实当体能需求不符合身体能力时，将会增加肌肉骨骼伤病的发生率[20]。负重行走对体能的需求如何、对肌力会造成何种影响不应该被忽视。

在人因工程领域中，识别并量化身体能力 （Physical capability）一直是一个关键性的议题。体能 （Physical capability）能够藉由特定部位或者由一组包含数个身体部位组合的肌肉强度来衡量。肌肉强度是特定肌肉群或者身体区块在特定姿势与施力条件下力量产出的最大值。当施力持续一段时间，肌肉强度将因为肌肉疲劳而下降。肌肉疲劳可能与过度施力有关，且可能直接或间接地造成肌肉骨骼系统伤害[21]。此外，人类的主观疲劳感知也是测量肌肉疲劳的重要方式，且主观疲劳感知会对体能产生一定的影响。

要观测肌力的下降程度必须持续施力一段时间，而肌力的降低可以通过测力仪来测量。

文章安排受测者以不同的背背包方式、不同的负荷重量比率以不同的速度在跑步机上行走10 min，测量受测者的肌力值及主观疲劳评分。主要目的是：

1）探讨背背包行走时，走路速度于背部肌力下降及自觉疲劳感知之影响；

2）探讨背背包行走时，负荷重量比率于背部肌力下降及自觉疲劳感知之影响；

3）探讨背背包方式对背部肌力下降及自觉疲劳感知之影响；

4）建立疲劳感知和背部肌力预测模型。

1 研究方法

1.1 受测者

研究招募6位大学生志愿者担任受测者，其中男性3名，女性3名。受测者均身体健康且无肌肉骨骼伤害病史。受测者在参加实验前充分理解实验的目的与过程，并且签署书面同意。受测者的基本数据见表1.

1.2 实验器材

实验器材包括跑步机（treadmill）一台、肌力量测器一组、哑铃一组、双肩背包一个及Borg RPE量表一具。肌力量测器用来量受测者的背部肌力，量测时受测者站在量测器的平板上，此平板上有一个数字显示屏传感器，传感器顶端与一条铁链相连，链条上端连结一握杆。当受测者拉此握杆时，传感器承受拉力的最大值显示在显示屏上。背包的负荷重量通过改变哑铃的组合方式进行调整。

1.3 实验状况

实验之控制变项包括负荷重量、背背包方式及走路速度。负荷重量控制为被试身体重量的5%，10%，15%；走路速度包括3.2 km/hr及6.4 km/hr；背背包方式则包括前背（Front-packing）与后背（Backpacking）。总计实验状况有12种 （3×2×2），总计实验次数包括72次 （6×12）。

1.4 实验过程

在实验前24 h内受测者未从事剧烈运动，以保持肌力的良好状态。受测者第一次抵达实验室后，先记录其基本数据，随后量测其最大背部肌力。量测时受测者站立于量测器平板上，调整肌力量测器上端的握柄至中指指节高度，此高度为受测者站立时手臂自然下垂时手部能够握持的高度。量测最大背部肌力时，受测者握持握柄并以最大意志施力向上提举，施力时间约四至六秒钟，此值为受测者在该姿势与条件下之最大肌力。

在后续实验中，受测者需参加十二次实验，每次进行一种背包方式、负荷重量及走路速度状况的实验。实验时受测者依实验状况背背包行走于跑步机（treadmill）上（图1），受测者前方有一幅Borg RPE量表[26]，行走持续时间为10 min.实验结束后，受测者告知研究人员其感知的身体负荷在Borg RPE量表中的分值，同时立即再进行一次背部肌力测量。研究人员记录下受测者的RPE分值及实验后的背部肌力值。考虑实验时间和志愿者疲劳对结果的影响，每名被试一天只进行一次实验。

2 研究结果

2.1 背部肌力

每名被试在每次实验前均被测量一次最大背部肌力（Maximum voluntary constraction，MVC），实验前女性的MVC为64.89（±7.45） kgf，男性为116.32（±9.26） kgf.实验后女性的背部肌力（MVCafter）为52.38（±12.17） kgf，男性则为96.06（±12.82） kgf（如图2）。

背部肌力因背包行走而下降的百分比可采用以下公式计算：

D（%） = （MVC-MVCafter）×100%/MVC.（1）

其中D（%）为肌力下降幅度；MVC及MVCafter 分别为实验前与实验后测量的最大背部肌力。

实验后女性背部肌力的下降幅度为19.3%，男性为17.4%.ANOVA分析结果显示：行走速度（p=0.028 3）、负荷重量（p<0.000 1）及背负背包方式（p=0.000 3）均会对D%产生显著影响（如图3所示），而各因子的二阶及三阶交互作用对D%的影响均不显著。

2.2 主观疲劳评分

每一位受测者在实验结束后对自觉疲劳程度（Rating of Perceived Exertion，RPE）进行评分，其评分依据为Borg-RPE量表（见表2）。主观疲劳评分的ANOVA分析结果显示：行走速度（p=0.000 8）、背负背包方式（p=0.017 8）及负荷重量（p<0.000 1）对RPE的影响均达到显著水平（如图4）。各因子之二阶与三阶交互作用均未达显著水平。相关分析结果显示RPE与D%的Pearson相关系数为0.69（p<0.000 1）。

通过对RPE进行逐步回归分析，得到RPE的预测模型，如公式（2）所示。

RPE=-176.28+1.03×H-1.87×W+5.65×BMI+63.33×Lr+0.71×v.

（2）

其中R2=0.85，H，W，BMI，Lr，v分别表示身高（cm）、体重（kg）、身体质量指数（kg/m2）、负荷重量（%）及行走速度（km/hr）。身高（p<0.000 1）、体重（p<0.000 1）、BMI（p<0.000 1）、负荷重量（p<0.000 1）及行走速度（p<0.000 1）都是预测模型中的显著影响因素。

2.3 背部肌力预测模型

Ma et al.[23]提出了一种通用型动态疲劳模型，通过系数k来刻画不同肌肉群的疲劳度，可用于描述肌肉力量的下降趋势。该模型已被不少学者应用于人工物料搬运实验活动的肌力预测中[24-26]。Ma et al.提出的疲劳模型如公式（3）所示：

将表3中的k值代入公式（3）中，可求出受测者在负重行走10 min后的肌力预测值，从而求出MAD值。研究中，男性和女性的MAD值分别为4.34 kgf和3.85 kgf.负重行走10 min后，男性和女性肌力的预测值与真实值对比情况如图5，图6所示。

2.4 讨 论

背包行走是生活中常见的一种活动。研究探讨负荷重量、行走速度和背负背包方式对人体背部肌力下降及主观疲劳度造成的影响。通过分析发现男性（116.32 kgf）的最大背部肌力显著高于女性（64.89 kgf）（p<0.0001）。实验后，女性的平均肌力下降幅度为19.3%，高于男性的17.4%.女性在负荷重量为5%和15%的情况下，其肌力下降幅度高于男性；而在负荷重量为10%的情况下则相反（如图7）。在行走速度为3.2km/hr的情况下，女性肌力的下降幅度比男性高3.5%；而在行走速度为6.4 km/hr的情况下，女性肌力的下降幅度仅比男性高0.7%（如图8）。前背背包（20.78%）造成的肌力下降幅度显著高于后背背包（16.06%），且向前背包（12.86）导致的主观疲劳评分也显著高于向后背包（11.89），由此可知以向前方式背包会造成更大的背部疲劳。文献[27]指出当前负重行走时，受测者步频显著增大，说明前负重时受试者步频保持能力较差，需要提高步频来维持步速，同时维持稳定，这不利于节省能量消耗。

有研究表明：女性在中、低强度作业中的抗疲劳性优于男性[28]，但抗疲劳在性别上的这种差异与具体的作业活动及肌肉群有关[29]。表3中女性（k=0.226）的疲劳系数低于男性（k=0.304），表明在本研究中女性的抗疲劳性优于男性。不过，女性的主观疲劳评分在不同水平的负荷重量比率、背包方式及行走速度下均高于男性。疲劳系数能够反映肌力下降趋势，与主观疲劳无关，女性的疲劳系数低而主观疲劳评分高说明女性对肌力下降造成的疲劳感知更敏锐。

其中f（t）为t时间下的肌力值；t1，t2分别为负重作业的开始时间与结束时间。文中的D（%）即为负重行走10 min后以百分比表示的FCI.主观疲劳评分RPE与肌力下降幅度D（%）的Pearson相关系数为0.69，表明主观疲劳评分能够在一定程度上反映肌力下降程度，但在RPE的回归模式中，D（%）并不是RPE的显著影响因素，即RPE与D%并不存在显著的线性关系。这与Li & Chiu得到的结论不同，其原因可能是2个研究开展的作业活动在施力部位、动作上均有很大差别。Li & Chiu开展的是双手携物作业实验，研究的是上肢肌肉疲劳；而此研究探讨的是双肩背包行走活动，以背部肌力作为因变量。

一个成年人的平均步行速度为3.75～5.43 km/h，为区分高、低2种步行速度，研究选取了3.2 km/hr和6.4 km/hr 2种行走速度，在实验过程中，受测者对这2种速度较为适应。在实际生活中，人们背负背包行走可能有多种步行速度，甚至会随时调节步伐快慢，在此仅探讨2种步行速度，是研究的局限性所在。另一个不足是仅选取5%，10%和15%等3种负荷重量，而实际中的背包负荷比率范围要大得多，如背包客一般的负重为体重的1/4，极限不超过1/3.文献[17]表明背负超过自身重量15%的负荷长时间行走会引发明显的身体疲劳，宋等人[30]进行负重行走实验时选取的负荷重量为5%，10%，15%.研究基于安全的考虑，最高负荷重量亦选为15%.此外，样本数略小也是本研究的限制之一，未来的研究可扩充样本数并涵盖不同年龄层的被试，以提高RPE及肌力预测模型的适用范围与预测能力。

3 结 论

双肩背物行走带来的肌肉疲劳会导致背部肌力下降。研究发现背负背包方式、行走速度和负荷重量比率均会显著影响背部肌力下降幅度及主观疲劳评分。身高、体重、身体质量指数、负荷重量及行走速度是RPE线性回归模式中的显著决定因素。肌力下降幅度D（%）与RPE的Pearson相关系数为0.69.研究还确定了男性和女性在负重行走10 min后的肌力预测模型，发现女性的疲劳系数低于男性，说明女性在负重行走中的抗疲劳性优于男性，但女性的主观疲劳评分高于男性，说明女性对肌力下降造成的疲劳更敏感。负重行走对肌力下降的影响研究能够帮助识别并量化背物行走对体能的需求，更加合理地设计背物行走模式，从而减少因背物行走引发的肌肉骨骼伤病发生率。

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