运用神经肌肉功能测试监控跆拳道精英运动员赛前体能状态

黄 岩, 刘华胜

(1.北京市体育科学研究所,北京 100075; 2.北京市什刹海体育学校,北京 100009)

在运动员的年度系统训练过程中,其竞技状态会出现波动[1-4],特别是在长期高强度、大运动量训练中,运动员的竞技状态直接影响训练质量[5]。精英运动员经历多年的比赛历练,大部分年龄较大,其体能状态的恢复与保持显得更加重要。随着科技的进步与发展,运动训练过程的监控成为不可或缺的组成部分[6-8]。国际上已有高水平运动队对运动员的训练过程进行监控,实现对运动员训练过程的微调[6-7,9-12]。除了通过身体机能对运动员的训练进行监控外,还可通过其神经肌肉系统的功能进行监控,此类监控数据更能直接反映运动员训练时的体能状态(即刻体能状态)[1-4]。有学者认为,利用功率及纵跳等指标对运动员进行监控,可以确定运动员对训练计划的适应程度,便于教练员根据运动员的个体差异安排个性化的训练或调整重大比赛时的减量策略[12]。本文对跆拳道精英运动员乔某赛前4周的体能训练课进行神经肌肉功能方面(纵跳爆发、灵敏控制和连续爆发输出)的测试监控,旨在通过监控数据指标为运动员调整体能状态、更好地完成教练组安排的赛前计划提供数字化的客观依据,使运动员以更好的竞技状态参赛。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

运动员乔某的基本情况如表1所示。

表1 运动员基本情况

1.2 研究方法

1.2.1 实验法

对乔某备战第13届全运会决赛前4周训练的体能课(表2)进行课前灵敏能力、纵跳能力及课中爆发式耐力的完整测试,随堂记录测试数据并总结分析。

1.2.2 测试仪器

摸高器,六边形跳测试器(边长60 cm),Keiser功率反馈训练器,秒表。

1.2.3 测试时间

赛前4周,每周体能训练课随堂测试。

表2 乔某赛前4周体能课训练计划

2 结果与分析

2.1 运用纵跳测试监控运动员赛前体能状态

2.1.1 测试方法

运动员站在摸高器附近,确保脚和髋贴近测量器,用一只手尽可能往上摸,这一高度将是测量的起点。运动员两脚开立,屈髋、屈膝,摆臂纵跳(图1)。不允许迈步或垫步,记录纵跳高度,测2次,取最好成绩。

2.1.2 数据分析

如图2所示,乔某的最好成绩出现在2017年全运会预赛结束后,开始备战决赛阶段。1～9为赛前4周每次训练课前的测试,第10次测试在赛区进行,因器材原因未安排纵跳摸高测试。从图2中可看出,乔某在赛前训练中由于前期高强度、大运动量训练的积累,导致其神经肌肉的迅速募集能力未表现出最好状态,但赛前第1堂训练课未修改训练计划,课后将其随堂测试的内容反馈给教练组,讨论后对其体能训练计划进行微调。随着赛前训练量的调整及训练后恢复手段的运用,乔某的纵跳成绩逐步提升,以神经肌肉募集能力为代表的体能状态开始回升。虽然在赛前第3周的第5次课和赛前第2周的第1次课仍有波动,但体能状态的总体趋势已明显回升。

图1 摆臂纵跳测试

图2 赛前体能课纵跳高度趋势

2.2 运用六边形跳测试监控运动员的赛前体能状态

2.2.1 测试方法

选取边长为60 cm的六边形置于地面,运动员位于六边形中心的0处位置(图3),按下列要求完成测试:双脚并拢完成跳跃;按0—1—0—2—0—3—0—4—0—5—0—6—0顺时针顺序完成3圈跳跃;跳跃过程中不可触碰六边形边线,并且身体始终面对1的方向;运动员返回0位置处计时停止。完成2次测试,取最好成绩。

图3 六边形跳测试

2.2.2 数据分析

六边形跳是典型的灵敏性测试手段,可反映运动员的动作灵敏能力。如图4所示,乔某的六边形跳测试最好成绩同样出现在2017年全运会预赛结束后开始备战决赛阶段。乔某的年度最好成绩为8.86 s,但在赛前4周随堂测试中,其成绩明显下滑(9～10 s)。动作灵敏能力的缺失直接影响其专项训练中的步法移动能力。经过对其体能训练计划进行调整,可明显看出,赛前4周乔某的灵敏能力逐步回升。本测试的趋势线与纵跳摸高能力的趋势线基本一致,从神经肌肉控制能力方面证实运动员体能状态的回升。

图4 六边形跳测试数据分析及成绩增长趋势

2.3 运用爆发式耐力测试监控运动员的赛前体能状态

2.3.1 测试方法

本测试为赛前训练中模拟专项爆发式耐力测试,选取跆拳道后横踢动作的启动动作为测试动作。连续完成7次,完成7次动作的时间为3～5 s,符合跆拳道比赛中一次基本交手回合的时间。具体测试方法为:采用Keiser无轨迹功率训练器,将无轨迹绳索固定在踝关节处;根据运动员的体重级别选取3 kg作为负重负荷(经前期测试和沟通,运动员表示此负荷较适合其爆发力输出的特点);运动员按自己的技术特点完成后横踢启动动作;记录运动员训练过程中第1组连续7次功率输出的百分比。

2.3.2 数据分析

专项爆发力耐力要求运动员每次都输出最大的爆发力(即功率),该测试可评估运动员神经肌肉的专项募集能力,以及连续输出条件下的专注度。若100%的功率输出在第1次或第2次,随后的5～6次输出呈线性递减(而不是呈锯齿形),则说明该运动员完成设定动作时的神经肌肉专项募集能力较强,训练中每次输出的爆发力均为自己最大爆发力。如图5所示,乔某该测试的年度最好成绩出现在2017年全运会预赛结束后开始备战决赛阶段。由于第10次测试已到赛区,因器材原因未安排测试。图5中功率输出的百分比越集中,说明运动员的专项爆发式耐力的体能状态越好,越分散则越差。由图5可见,赛前4周训练中乔某的爆发式耐力输出百分比随比赛的临近越来越聚集,特别是赛前一周,其功率输出的聚集状态已超越了2017年度最佳时期。

图5 爆发式耐力功率比例分布

从图6可看出,乔某从爆发式耐力上表现出的体能状态恢复水平,与其纵跳摸高和六边形跳的趋势相吻合。

图6 爆发式耐力功率输出平均值趋势

3 结论与展望

如图7所示,将乔某赛前4周10堂课的纵跳摸高监控指标与六边形跳的缩短时间指标相叠加,可以看出,无论从神经肌肉的募集能力还是控制能力,都表现出相同的增长趋势。与其年度最好成绩进行对比后发现,乔某在本次大赛前的体能状态从赛前减量到恢复增长,效果明显,与图6的专项爆发式耐力的功率输出趋势图基本一致。可见,赛前通过对乔某体能训练课“纵跳+灵敏+爆发式耐力”指标的监控,较好地达到促进其体能状态恢复与调整的目的。

图7 纵跳与六边形跳监控指标趋势叠加情况

教练员在备战重大比赛中扮演“司令员”的角色,通过简单、有效的随堂监控,让教练员更好地掌握运动员的即刻竞技状态,使教练员对精英运动员实施更具个性化的训练方案,使训练过程更加高效和有针对性。比如在冬训的大周期训练中,不仅利用抽血类的身体机能监控手段对运动员进行阶段性状态评估,还利用随堂过程中神经肌肉功能类的指标进行监控,帮助教练员准确评估运动员的训练强度与训练量是否达到训练计划的预期要求,使训练过程的可控性更强。

每名精英运动员的专项技术和体能都有其独特性,不可复制,但体能储备的过程和体能状态的调整却大同小异,这是由运动科学总结出来的。在体能训练过程中,使精英运动员每天都能了解自己的身体状态,特别是通过客观的监控数据展现出来的身体状态,有利于增强运动员训练的针对性和自主性。例如,当运动员的体能训练课是爆发力训练,而神经肌肉募集能力表现出较差的水平时,就要针对其神经肌肉的募集能力进行热身;同时,结合中枢神经疲劳程度的诊断后,可能会调整训练计划,以便达到最好的训练效果。

大数据存在于训练过程的每一天。随着科技的进步,运动数据的采集越来越便捷,对训练过程的监控也越来越简单。将运动人体科学中的几类数据同步叠加进行处理,总结符合教练员需求的简单监控方法和可视化数据,将是体育科研人员的攻关重点。这需要我们在训练监控方面多收集可靠数据,总结关键指标,不断探索,为提高运动员的成才率和潜优势运动员向精英运动员的转化率提供客观依据。