随着天气渐暖,冬季路跑赛事逐渐告一段落。大部分跑者在目标赛事结束后,会选择休跑一段时间,让身体从艰辛的训练中恢复过来,准备迎接下一个赛季到来。
在这个训练的空档里,我们仍然可以为自己在下一个赛季的表现作出一些贡献:根据这个赛季所收集下来的数据,进行分析与整理,让自己知道下个赛季该如何展开,以及该强化哪些方面。在这篇文章,我将会一步一步教大家透过RQ去分析过去整个赛季的数据。
第一步:目标赛事是否符合预期
周期化训练的目的,是要让自己的体能与跑步能力在目标比赛时达至最佳水平;因此,目标赛事表现的好壊,决定了这个赛季的成败,也是首要分析检讨的部分。完美发挥出该有的表现当然值得庆贺,整个赛季的数据与训练安排等也都可以作为日后参考之用,但难免会遇上不如人意的挫折。一般来说,排除其他外在不可控的因素,在目标赛事中失利不外乎三个原因:
配速或补给策略不当、赛前生病或受伤、身体状况不佳。
配速或补给策略不当通常是赛前准备不足或过度兴奋所致,在纪录中会看到配速曲线从原来稳定或偏快的速度前进,到后段愈跑愈慢,甚至停下来当「步兵」。会发生这种情况,通常是由于平常训练中缺乏这方面的练习,例如甚少进行长距离的比赛配速训练,或是没有在训练中尝试比赛补给,到真正比赛时就会因为紧张而放大了失误的影响。
从比赛纪录中明显看到配速曲线从原来稳定前进,到后段愈跑愈慢,可能是由于训练不足、配速或补给策略不当。
所以,在赛前四至六周就应该要开始安排长距离的比赛配速训练,熟悉比赛配速,同时在长跑训练中加入比赛食用的补给品,让身体适应边跑边消化,并从中制定出适合自己的补给与配速策略,到比赛时就按照策略执行。
赛前生病或受伤,相信是所有跑者的梦魇,但假如发生了也只能坦然面对,尽早作出治疗。更重要的是要记取教训,避免重蹈覆辙,比较基本的原则是可以观察准备比赛的过程中训练量有没有突然增加超过30%以上,例如过去几周的平均周跑量约60公里左右,到隔周却增加到80公里以上,突然过高的训练压力会大大增加受伤或生病的风险。
身体状况不佳则属于训练计划安排的问题,可能是赛前减量安排不当,或是整体训练量过多或过低所造成。对于大部分自主训练的跑者来说,这是相对复杂的问题,要厘清到底是哪一个环节出了问题,必须从过去的训练数据着手,接下来提供一些检讨的方向。
第二步:观察训练量趋势
我们可以利用体能分析页,观察整个赛季的训练量分布与趋势,包括训练量是否有循序渐进地提高,有没有安排适当的减量,同时也可以建立个人的训练量基准,作为下个赛季的参考依据。
上图是一位跑者在去年赛季(4月至12月)的训练量分布,包括周跑量、训练指数与训练数时。可以看到周跑量平均为67.8公里,最高达到96.4公里,每周训练指数平均109.9点,最高达178.5点。因此,在下个赛季到来时,这位跑者就可以根据这些信息去规划训练以及设定目标,例如可以设定一开始先让周跑量达到65公里,再循序渐进增加至75~80公里,或是每周训练指数平均要超过115点等,让自己的体能达至更高的水平。
另外,我们也可以利用体能状况图表来确认自己的体能是否在成长,当训练量愈大,体能指数就会愈高,所以只要透过体能指数曲线就可以掌握赛季中体能的变化。
下图是理想的体能成长趋势:在赛季刚开始时体能处于较低的水平,随着训练量增加,体能指数逐渐上升,并且在目标比赛前因训练量减少而下降,让身体达至最佳的竞技状况。
第三步:检视自己的跑力变化
当前跑力是跑力能力的指标,跑力愈高代表实力愈强,所以在整个赛季中跑力应该要能够该逐渐提升,并且到目标比赛前达到高峰。在〈跑力 x 体能指数的应用〉中也提到,体能指数与跑力是两个独立的参数,体能高的跑者,跑力不一定高,反之亦然。所以并不能只一味追求更高的体能指数(训练量),同时也应关注当前跑力有没有在进步。
上图来自同一位跑者,他在整个赛季中的当前跑力呈现上升的趋势,训练量与跑力成正比成长,代表其训练方式可以有效带来跑步表现上的进步。其中也看到在七、八月的当前跑力微幅下降,推测是受到夏季高温的影响,如实反映在当前跑力上。
另一个较普遍的例子,就是整体的训练量在循序渐进的提高下,当前跑力却没有得到相应的提升。下图是另一位位跑者的跑力与体能图表,赛季是从6月到11月,虽然周跑量有所增加,体能指数也跟着往上成长(11 → 15),但当前跑力却几乎在持平的状态,整个赛季维持在32到33之间。
因此,可以印证体能上升不代表跑力就会进步,练更多并不保证让你跑得更快。遇到这种情况,最好能够寻找专业的跑步教练或资深跑者,一起检视自己过去这段时间的训练内容,检讨是哪个部分出了问题,比如低强度的有氧慢跑是不是练得太少?是否缺乏间歇训练?专项耐力课表安排是否不足?速度跟耐力表现有没有失衡?或是跑步技术方面是否需要改进?以上种种都可以从过去的数据中找出答案。
第四步:比较跑步技术数据
跑步技术会随着训练而发生变化,可能是往好的方向走,但也可能是变差。如果你的跑表能够收集跑步技术数据,就可以利用技术分析页,查看不同技术数据在各强度(配速)下的表现,甚至比较不同时期的差异,同样可以作为下个赛季的基准。
上图是一位跑者将整个赛季切成一半,「期间一」是赛季前八周,「期间二」是赛季后九周。其中「期间一」是以配速1区的慢跑与配速5区以上的短距离间歇为主,「期间二」则进行了大量配速2区与3区的训练。
可以看到在步频方面,从1区到4区的都有明显的加快,其中2区与3区的增幅最大,从183步提高至188步左右;相反,5区与6区则下降不少,推测是训练后期较少进行5区以上的短间歇训练所致。
如果搭配触地时间跟移动参数一起看,就会发现到一个现象:当步频提高后,触地时间会缩短,移动参数也会跟着下降。第2区马拉松配速的触地时间从215毫秒短至201毫秒,移动参数则从7.7%下降至7%。可见这位跑者在经过大量的2、3区训练后,为这个区间的跑步技术带来相应的改善。当然,步频与触地时间及移动参数的关联性因人而异,并非一定在提高步频后,其他技术数据就会获得改善,所以还是必须按照自己的数据作出分析。
同样地,我们也可以根据这个赛季的信息建立一个基准值,在下一个赛季开始后,由于你可能已经休跑了一阵子,或是跑量减少很多,所以在跑步技术方面可能也会出现一些变化。有了不同时期的数据,你就可以去比较跟以往的差异有多大,以及后来有没有回到(或超越)之前最好的状态。
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