回頭檢視訓練成效 從騎乘功率資料中獲得更多資訊

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作者:李尹鑫、相子元

隨著科技的進步,讓騎乘功率越來越普及(延伸閱讀:自行車功率計的演進),我們都知道功率資訊在自行車訓練中扮演很重要的角色,但是相信很多人在看到密密麻麻的騎乘資料,不免都會產生疑惑,這些資料到底告訴我們什麼?該如何從這些資料中獲取有用的資訊呢?

功率區間持續時間(Power zone distribution)

透過個人的閾值強度將騎乘功率分成不同的區間,並計算在每個區間下的累積時間,可以獲得各區間佔總騎乘時間的百分比;如圖1,這樣的方式可以了解這趟騎乘對個人的強度有多高,視覺化訓練的刺激與負荷的量。而為何使用個人的閾值強度作為區間的切割依據,其理論背景為何,請參考【延伸閱讀:如何評估訓練強度?】。

圖1、透過個人閾值強度將單次騎乘的功率資料轉化成各區間的時間百分比。
圖1、透過個人閾值強度將單次騎乘的功率資料轉化成各區間的時間百分比。 資料來源: Allen & Coggan, 2006

Zone 1 <55% FTP,
Zone 2 56-75% FTP,
Zone 3 76-90 % FTP,
Zone 4 91-105% FTP,
Zone 5 106-120% FTP,
Zone 6 >121% FTP,
Zone 7 Personal maximal power

功率與持續時間曲線(Power-duration relationship)

透過平均的方式也可以獲得單次騎乘的強度資訊,但在騎乘過程中可能因為路況、下坡和交通號誌等外在因素影響平均的結果,所以為了減低這些因素的影響,發展出了最大平均功率的方式(Maximal mean power output);透過不同連續騎乘時間如:5 秒、10 秒、5 分鐘、20 分鐘、1 小時等最大平均功率的結果,我們可以獲得一條功率與持續時間曲線,如圖 2,經過累積許多騎乘資料後,包含各種騎乘狀態如衝刺、長時間爬坡和平路騎乘等,所產生的曲線即可代表個人的各項騎乘能力。

圖2、功率與持續時間曲線與各種個人強度閾值資料
圖2、功率與持續時間曲線與各種個人強度閾值資料  資料來源: European Journal of Applied Physiology, 122, p301-316.
  • CP, Critical power:臨界功率,理論上可以維持最久的最大穩定騎乘功率。
  • LT, Lactate threshold:乳酸閾值,血乳酸濃度上升趨勢出現變化的轉折點功率。
  • GET, Gas exchange threshold:換氣閾值,換氣量上升趨勢出現變化的轉折點功率。
  • W’, Work capacity above critical power:騎乘強度超過臨界功率後所能做的功量,可以用來預估超過臨界功率後的維持時間。

隨著工具的發展與平常騎乘資訊的累積,可以更明確掌握自己能力與狀態的變化,我們不一定需要進實驗室進行正式的測驗,也可以獲得或是預測一些個人的生理能力指標,像臨界功率或是功能性閾值功率等資訊,善用這些資料我們可以回頭檢視訓練的成效、觀察每次的騎乘策略以及監控生理狀況的變化,讓訓練更有效率。

參考文獻:

Allen, H., & Coggan, A. R. (2006). Training and Racing with a Power Meter (1st ed.). Boulder, CO: VeloPress.

Leo, P., Spragg, J., Podlogar, T., Lawley, J. S., & Mujika, I. (2022). Power profiling and the power-duration relationship in cycling: a narrative review. European Journal of Applied Physiology, 122, 301-316.

 

內容來源:運動科學網

 

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在國立台灣師範大學的實驗室裡,一群由相子元教授帶領的研究團隊正全心投入運動科學研究,和你一樣對未知的領域充滿探索熱忱。 面對運動科學興起的熱潮,許多人想瞭解正確的運動資訊卻不知道從何下手? 運動科學網持續更新經過科學驗證的運動知識與運動觀點。不論是創新產品、研究結果,甚至是專業理論,我們都會轉譯成簡單易懂的文字,讓讀者利用最短的時間瞭解運動的最新趨勢。 為了讓健康的運動觀念進入日常生活,我們創立了運動科學網;為了讓正確的運動知識提升生活品質,我們創立了運動科學網,我們致力於運動科學的研究,希望這些努力不僅僅侷限於學術領域中,而是讓熱愛運動的普羅大眾更健康快樂地運動。