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中跑专项运动员机能状态的季节性生物节奏和运动成绩的特点

2015-04-29А·П·伊萨也夫В·В·埃尔利赫

首都体育学院学报 2015年3期
关键词:机能障碍运动员

А·П·伊萨也夫 В·В·埃尔利赫

摘要:研究使用监视器、数学模拟在获得具有生物学意义的活动结果的情况下各层次机能系统相互作用中的协调和从属关系的特征。非线性现象生物学的出现为基于系统-协同概念的进步性训练技术提供科学依据,使得根据智能分析生理学资料系统对受试者的状态和训练程度进行综合监督成为可能。其训练的原理在于集中发展局部肌肉耐力,使得在具有社会意义的比赛期中保持适应性潜力。旨在分析季节性因素和训练-竞赛效果对中跑运动员的运动成绩所产生的影响,发现800m跑的运动成绩与胃、肝的工作、激素和酶的活性指标紧密相关,而1500m跑和3000m障碍跑则与血液系统和代谢过程参数紧密相关。与1500m和3000m障碍跑相比,在800m跑中,依据成对相关系数,机体状态的特点对运动成绩具有更大的影响。全年每一个季节和训练阶段是由机能系统不同的环节来保障运动成绩的。

关键词:适应过程的模拟;运动成绩;技能状态和代谢状态的季节生物节奏;程序化

中图分类号:G822

文章编号:1009-783X(2015)03-0193-03

文献标志码:A

本研究的中心思想在于使用监视器,数学模拟在获得具有生物学意义的活动结果的情况下,各层次机能系统相互作用中的协调和从属关系的特征。出现非线性现象生物学为在系统-协同概念基础上的进步性训练工艺提供了科学依据。在智能分析生理学资料系统的基础上产生了综合监督受试者的状态和训练程度的可能性。基础性的训练原理在于集中发展局部肌肉耐力,使得在具有社会意义的比赛期中保持适应性潜力。

1研究组织和方法

计算机模拟训练过程的程序化中包含了机能状态各层次变化的方向。在系统分析仪(登记证NoφC3 2008/02305)上可以获得这些资料。所有结果传输到超级计算机的数据库中(超过118万的数据)。曾研制了生理学研究智能分析系统(全年中分4个阶段进行)。120名田径运动员(60名男子和60名女子——候补运动健将和运动健将)参加了研究。记录了800m、1500m跑和障碍赛跑的时间。记录了58个参数评定运动员机体的状态。

2研究结果和讨论

处理完数据后先进行了曲线图分析。在图中借助于箱型图揭示了全年比赛活动周期中中距离跑成绩的统计学特征。

在800m跑的全年中,男运动员最差的平均成绩出现在秋季,而最好的成绩出现在夏季。秋季与冬季的成绩差异较小,而春季与夏季的成绩指标差异较大。女运动员成绩的统计表明,夏季的成绩差异最大,而冬季则不明显。在这种情况下,夏季和冬季成绩的平均值和中值很接近。女运动员绝大部分的好成绩出现在秋季和春季,如图1所示。

1500m跑中男子和女子的成绩存在着某些差异。在这一距离上平均来说,男子成功的是夏季、秋季和春季,较差是在冬季,而女子则相反,最好的时期是冬季。大部分女运动员最差的成绩是在春季,但是在这一时期中仍然在最低值区域出现增长,如图2所示。

在3000m障碍跑中,男子运动员的平均成绩在夏季、冬季和春季基本相同,而稍差的指标出现在秋季。女子2000m障碍跑最好的成绩是在冬季,不同的指标出现在春季:既有较低,也有较高,平均成绩值低于冬季,如图3所示。

大多数指标中季节性变化表现在平均值的变化中,如图4所示。

从图4中可以看到,在季节期间男运动员的睾酮指标的平均值有变化,但离散程度则相对没有变化。而许多指标的季节性变化表现在既改变了平均值,也改变了离散程度,例如水的总量(%)。

在分析成对相关系数时同样发现,被观察的机体状态指标在很大程度上对800m运动员的运动成绩产生影响。在这些指标与1500m跑和3000m障碍跑成绩之间观察到极低的相关系数,仅超过0.4。可能在这些距离上有许多因素对成绩产生影响,同时这些相互联系是非线性的。

我们制作了多因素的线性回归模型,把男子运动员800m跑的成绩视为可解释的因素。作为解释性变量,我们选取了最强线性联系的指标。评定了每一个季节的模型参数。多因素线性回归模型是用最小平方的方法来评定的。夏季模型的最终形式是

800m成绩=0.18P3+0.02P9+0.02B1-0.12O1

所得到的系数评定可以这样来解释:每增加1mm pt.ct.的基础压力(P3)就引起通过800m距离的时间增加0.18min;每增加1mg/dL的胆红素质量浓度(P9)和增加1g/L血红蛋白质量浓度(B1),都分别使跑的时间增加0.02min;每减少1g/L血浆蛋白(O1)则缩短了通过距离的时间。

模型的质量可以评为基本满意:模型的所有系数都达到85%的可信性水平,被校正的因子系数(R2adj)等于47.75%,整个模型达到93%的可信性水平。模型的实际值和计算值,以及其他数据,如图5所示。

我们尝试建立状态和成绩模型。各因子系数的值依次为春季52.65%、夏季47.75%、秋季34.00%、冬季17.38%。因子系数是从属变量离差的一部分,利用本模型可对此作出解释。这是衡量一个随机值对其他值的从属度的通用度量。

3结论

1)确定了季节因素和所使用的训练-比赛作用对运动成绩和胃、肝的工作、总的水量、激素和酶的活性指标、血液系统和代谢过程的影响。

2)800m跑的成绩与胃、肝的工作、激素和酶的活性指标紧密相关,而1500m跑和3000m障碍跑则与血液系统和代谢过程参数紧密相关。

3)与1500m和3000m障碍跑相比,在800m跑中,依据成对相关系数可知,机体状态的特点对运动成绩具有更大的影响。

4)全年每一个季节和训练阶段是由机能系统不同的环节来保障运动成绩的。

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