训练冲量（Trimp）是一种基于心率监控的量化运动员训练负荷的公式算法，通过它可以客观反映运动员训练课的实时反应和对训练的适应性。同时，分析比较阶段性Trimp值，可预测运动员的最佳表现高峰或损伤概率。国外对此有很多研究，我国只是试用其一部分算法，并未对其进行深入研究。本文对1975年训练冲量被提出至今的重要文献（表1略）进行归纳，总结梳理各种算法的积极作用和存在的局限性，对其加以讨论和展望，旨在为后续相关研究提供参考。

1  Trimp的提出

训练冲量（Trimp）是1975年Banister等开发的一个简单的剂量反应双因素数学模型中提出的一个概念：运动员在训练课中，训练时间与训练强度的乘积称为训练冲量（Trimp），旨在将训练过程中施加的多组刺激剂量加以组合，输入到建构的模型中，预测运动员的运动能力表现。该模型在系统范围内设置了训练、适应、疲劳和表现之间的相互关系。

1991年，Banister考虑按心率（HR）储备的方法计算运动强度及运动时间，同时，记录训练课的平均心率并根据递增训练量期间观察到的心率储备和血乳酸之间的关系进行加权，然后乘以训练课的持续时间，量化训练的刺激“剂量”。

Banister提出的Trimp负荷量化的方法，首次将训练量和训练强度合并在一个术语中，让教练员及科研工作者依靠客观心率了解运动员在训练比赛过程中的负荷，对训练安排和调控起到重要作用。其Trimp算法也有一些限制，如采用训练课的平均心率可能不能反映间歇性运动时心率的波动。正是这个原因，该算法仅在耐力项目中适用。其次，Impellizzeri等用剂量－反应模型表示训练负荷对不同个体的差异，而Banister的Trimp计算法对男性和女性使用通用方程式，意味着性别是运动员与众不同的唯一因素，并没有考虑个体间的差异性。

2  Edward的训练冲量算法

1994年，Edward在自行车项目中运用了心率监控。他建立了一种基于心率区间的训练负荷计算方法，在5个预先定义的心率区间，运用花费的时间乘以任意系数来量化训练负荷。其建议的心率区间基于10％区间宽度和相应系数的最大心率。

相较于前人的训练冲量算法，Edward的算法相对简单。通过观察心率划分的5个区间，可以直观地发现强度小于50％HRmax的训练不在计算范围内。

我国学者王聪等在监控羽毛球训练与比赛负荷时采用了Edward的训练冲量算法，发现：该算法能反映机体比赛过程中所承受的负荷刺激，很好地评价羽毛球运动员的专项训练负荷；但在羽毛球个人技术练习及步伐训练时，该算法就不能很好地反映长时间、低强度的训练负荷。

Borresen等研究了Edwards方法与Session－RPE对训练负荷量化的关系。结果表明：在高强度训练时间较长的运动员中，以心率为基础的训练方法会高估训练负荷；而在低强度训练时间较长的运动员中，Session－RPE方法会高估训练负荷；使用心率区间的加权系数也存在一些局限性，因为采用心率划分强度期间，1—2次/min的心率差别可能对结果产生很大影响。

综上可见，Edward的训练冲量算法并不是对以往算法的修正和优化，而是为了更好地推行简化的算法，其算法中的权重系数缺乏生理学基础，各心率区间是预先确定的，没有任何代谢或生理性能阈值作为依据。这种区间和权重意味着第5区的训练强度是第1区的5倍，显然不符合实际，并且训练强度之间的关系到目前为止还没有任何研究予以证明。

3  Lucia的训练冲量算法

2003年，Lucia等提出Banister与Edward的训练冲量算法并没有把基于心率的强度区域与各种生理阈值考虑在内。Lucia在实验室通过最大心肺运动实验测定了运动员通气阈（VT）、呼吸补偿点（RCT），同时记录VT、RCT对应的心率，以此来划分3种区间。

Lucia的训练冲量算法一经提出，就在耐力项目中被广泛使用。尤其是在自行车项目中，Earnest等运用Lucia的训练冲量算法监控自行车选手的训练负荷，记录专业自行车选手的Trimp值与静息心率（HR）和静息心率变异性（HRV）之间的关系，得出连续训练的总Trimp值与心率变异性呈高度相关性（r=±0.93，P＜0.001），证实心率变异性可能受长期大量训练强烈影响。

Jonathan等按照Lucia的方法在长距离跑步项目中发现：训练中区间1的时间远高于区间2与区间3的总和；相关性分析发现，区间1的时长与长距离跑步成绩呈高度相关性（r=－0.97）。

Lucia的Trimp算法优点是：通过实验室测定了人的呼吸阈值，为心率强度区间的划分提供了科学依据。然而，与Edward的算法一样，该算法的权重系数也没有基于任何科学证据或生理数据的支撑。Banister等早期在研究游泳运动员的负荷剂量时就使用相同的权重系数（1、2、3）作为低、中、高强度的刺激，但随后Banister改变了他的方法，采用基于血乳酸反应的权重。这样的线性权重系数可能会造成负荷量化的误差。

4  Stagno的训练冲量算法

经过一系列的发展，Trimp慢慢被越来越多的人认识，Trimp的算法也一代一代被修正和优化。我们讨论的3种Trimp算法，不管是简单的平均心率乘以运动时间，还是通过最大心率划分区间乘以权重系数，都在当时解决了一些训练负荷量化的难题，为训练监控提供了帮助。通过对比不难发现，区间划分后权重系数采用线性增加的方式进行赋值并不具有科学性。

2007年，Stagno等改良了Banister的冲量训练算法，试图量化团体项目——曲棍球的训练负荷。Stagno及其同事没有直接使用通用方程式来反映假设的血液乳酸分布，而是利用跑台实验测定了曲棍球运动员的血液乳酸分布与对应心率的曲线变化。因此，其使用的权重反映了特定人群血液乳酸反应与运动强度的曲线。尽管没有真正个性化，但其方法使用了所有参与者的平均血乳酸分布来产生权重，至少提供了一定程度的个性化。然后，他们在乳酸阈值和乳酸积累点周围设定了5个心率区间，计算出各区间的权重系数分别为1.25、1.71、2.54、3.61和5.16。然后，将每个HR区域中的累积时间乘以各自的区域权重即可得出总Trimp值。该研究量化了曲棍球项目中的TL，并确定了一个赛季中Trimp与各种健身参数之间的关系。

有学者2010年使用Stagno的Trimp算法监控曲棍球运动员训练和比赛负荷，发现训练和比赛的总Trimp值很接近，反映出训练安排与比赛负荷相近，可以为教练员提供一种简便的负荷量化方式来检查团队项目的训练和比赛负荷情况。宫乐贞等将Stagno的Trimp算法运用于足球训练负荷评价中，对不同位置的足球运动员进行负荷监控，认为Trimp可检验训练时的负荷是否达到要求，并结合不同位置球员的特点合理加量和减量，为制订和调整训练计划提供可靠依据。

Stagno的Trimp算法依据血乳酸与对应心率储备测定的权重系数是通过跑台测得的，而曲棍球项目是高强度间歇运动，这样求得的各区间权重系数是否可靠呢?研究证明：在相同的平均强度下进行间歇和连续运动时的耗氧量在低强度下相似，但在较高强度下显著不同。同时，与在相同平均工作量下连续运动相比，Bangsbo发现间歇运动的血乳酸浓度更高。随后，Akubat等针对这一问题展开研究，通过实验发现，间歇性锻炼会显著改变HR－BLa和Trimp权重的计算。这种改变可能导致团队项目运动员的Trimp被严重低估。

综上，尽管Stagno的Trimp算法在较高强度间歇运动中的权重系数存在误差，但其对心率区间赋值的权重系数（采用平均心率及线性权重系数）是超越前人的尝试，推动这项研究朝正确的方向迈出了一大步。

5  Maniz的训练冲量算法

Maniz等总结之前Trimp算法的优缺点，提出个体化训练冲量（iTrimp）的概念，iTrimp的权重基于个人的心率－乳酸对增量运动的反应，这是在标准乳酸阈值测试方案中测得的。

分别为参加实验的8名长跑运动员测定个人的ΔHR－Bla曲线关系，并从指数方程中确定每个人的权重Yi，实验过程中每5s记录心率读数，然后代入方程求得Trimp值，记录分析384次训练课的训练负荷。结果得出：平均每周iTrimp与乳酸阈值（r=0.87）的速度变化和乳酸积累的速度变化（r=0.72）有显著相关性；平均每周iTrimp与5000m（r=－0.77）和10000m（r=－0.82）运动表现显著相关。

Maniz等将iTrimp的训练负荷监控方法运用到意大利足球甲级联赛，对18名球员的有氧能力进行深入研究，结果发现，iTrimp的剂量－反应关系与最大摄氧量（V·O2max，r=0.77）、通气阈值（VT，r=0.78）、血乳酸积累点速度变化（vOBLA；r=0.64）有显著相关性。建议球员在竞赛期前的训练安排中，每周iTrimp总值大于500AU（AU代表任意单位），以改善球员的有氧能力。

之后几年里，iTrimp负荷监控方法在有氧训练领域得到广泛认可。Malone等将iTrimp作为爱尔兰式曲棍球项目的监控手段，记录竞赛期每位球员每周的iTrimp值，发现：周iTrimp值与运动员的最大摄氧量显著相关（P=0.002）；而且，有氧能力指标提升的运动员，每周的iTrimp值为590—972AU。与Maniz先前的研究具有一致性。iTrimp不仅对高水平运动员负荷监控起作用，对监控心脏病患者运动处方的制订也起到不可或缺的作用。Iellamo等使用iTrimp方法测量心脏病患者的训练负荷，比较持续有氧训练和间歇有氧训练对多种健康和健身措施的影响。

综上可知，Manzi等改良的iTrimp算法有着不可忽视的优点：第一，避开了使用平均心率或心率区间划分带来的误差，而是像“微积分”一样，根据每5s心率读数计算“强度面积”，相加得出一个整体的Trimp值；第二，iTrimp个体化了每位运动员的权重，克服了以前方法的限制，更具科学性。iTrimp也存在一些缺陷，如所有iTrimp研究实验对象都是男性，并未有对女运动员的相关研究，有待后续学者验证。其次，iTrimp实际应用中可能存在一些麻烦，尤其是在团队环境（测试成本和分析等）中，目前手动测定iTrimp和基于实验室的跑步机测试可能非常耗时。

6  Trimpc（训练冲量累计法）

AmadorGarcía-Ramos等对Banister的原始Trimp算法加以修正，提出Trimp累计法（Trimpc）。该算法的提出是因为原始的Trimp不能区分运动时间和休息时间，将这2种状态用一个平均强度值来表示，可能导致低估训练负荷。AmadorGarcía-Ramos等在监控游泳训练时，通过利用当前的技术确定运动和恢复的间隔时间并加以计时。随后分别将训练和恢复的每5s平均心率代入计算，最后求和计算出一次高强度间歇训练课的总负荷。通过记录17名精英游泳运动员328次训练课的Trimp值，发现修正后的Trimpc值比原始Trimp值高9％。最后建议，对中、高强度的运动训练，Trimpc量化训练负荷可能更准确。但关于Trimpc的应用，至今并没有学者进一步探究。

Trimpc比原始的Trimp解决了一些难题：如采用5s心率读数取代以往的直接使用平均心率，使得ΔHRratio随强度的变化而变化，能更准确地反映运动员的训练负荷；区分运动时间和恢复时间。对间歇训练而言，若上一组的刺激还未恢复就开始下一组练习，对运动员的刺激会更大。原始的Trimp忽视了间歇时的负荷，而Trimpc将其进行区分和累加，使得对运动负荷的监控更加贴合实际。当然，Trimpc也存在一些不足，其权重依然采用的是Banister在实验室测得的标准HR－Bla曲线方程，缺乏个体间的差异性。同时，将训练区分成运动与恢复，再逐个累加，数据量有些冗杂，记录起来比较耗时。

7  小结

Trimp的优点：第一，可连续快速且无损地获得运动员训练过程中某一时间段或全时段的身体负荷，为教练员了解计划的实施情况，进而及时调整训练安排提供参考。第二，Trimp与最大摄氧量有高度相关性，可通过监控有效改善运动员的有氧能力水平。第三，耐力项目中，iTrimp量化到每位运动员，使得训练安排更有针对性，推荐在耐力项目的优秀运动员中使用。

Trimp的局限性：第一，因为基于心率监控，需要运动员随时佩戴心率表带，运动过程中可能出现设备滑落、数据丢失的情况。第二，数据采集和计算量较多，比较耗费人力、物力。第三，在连续性耐力训练中有广泛研究证实其有效性，在间歇运动中还需证实其可靠性。

——摘自：白云瑞，资薇，训练冲量理论与方法研究综述——《中国体育教练员》，2020.04

体能是运动员取得优异运动成绩的基础，是运动员的基本运动能力，还是运动员提高技战术水平和创造优异成绩所必需的各种运动能力的综合。体能的生物化学物质基础是机体能量储存和供应能力。本文从运动生物化学的角度分析运动员体能的生化基础，为科学的体能训练提供理论依据。

1  体能取决于人体能量

1.1  体能与能量

良好的体能有利于运动员技战术水平的提高，使机体各器官尽快适应外界环境，预防运动损伤，延长运动寿命。机体的任何运动方式都是由骨骼肌收缩引起的，而肌肉收缩需要消耗大量的能量［1］。骨骼肌运动的唯一直接能量就是三磷酸腺苷（ATP），ATP的存量及转换能力决定了运动员的体能。

一般来说，人体内的ATP含量很少，只能供给0.5—0.8s的最大强度运动。ATP含量虽少但转换速率快，在大强度运动中，磷酸肌酸（CP）被立即动员，CP将其高能磷酸化学键转给ADP（二磷酸腺苷）合成ATP，由ATP直接向骨骼肌供能。人体ATP－CP的总储量也很少，一般供应5—7s的最大强度运动。10—120s的运动逐步动员糖酵解供能系统（乳酸能供能系统），较长时间的运动则需要有氧氧化供能系统供能（图1略）。人体通过糖酵解、有氧氧化产生大量的热能，用于ATP的合成，维持骨骼肌中ATP的正常含量，少部分以热的形式散发，维持身体的正常体温。人体内的ATP－CP储量越丰富，糖酵解和有氧氧化供能系统能力越强，表现出来的各项体能就越好。可见，运动员的体能决定于骨骼肌收缩过程所需要的能量及其供应过程，运动时骨骼肌能量的基础物质主要来源于CP、糖、脂肪、蛋白质。能量产生的多少及转换速率的快慢直接决定骨骼肌的工作能力。能量产生得越多，转换速率越快，运动员的体能越好。

1.2  运动时能量供应基本过程

机体有三大能量供能系统，分别为磷酸原（ATP－CP）供能系统、糖酵解供能系统和有氧氧化供能系统，如表1所示。运动开始时，首先由ATP直接供能，并快速动员CP，磷酸原供能系统只能为高强度的力量与速度体能项目运动员提供5—7s的能量。如60—100m短跑、投掷、举重等项目，主要靠ATP－CP供给能量。若运动时长超过磷酸原供能时间，机体快速动员糖酵解供能系统，即在无氧条件下体内的糖在无氧代谢酶的催化作用下经糖酵解的一系列生物化学反应，最后生成乳酸，同时合成ATP。糖酵解的高峰期一般为45s，维持高强度运动为1min左右。如400m跑、100m游泳等无氧速度耐力体能项目，主要由糖酵解提供能量。当进行长时间中、小强度运动时，所需的能量由有氧氧化供能系统供应，即糖、脂肪、蛋白质等人体能源物质在氧气充足的条件下，依靠各种有氧代谢酶经过一系列复杂的化学反应，最后生成二氧化碳和水，同时释放大量热能，这些热能大部分合成ATP，一部分则以热能的形式散发，维持人体的体温。如10000m跑、马拉松或时间超过2min以上的中等强度运动。

不同能量供应系统的供能时间不同，输出功率也不一样：磷酸原供能输出功率最大，为50W/kg体重；糖酵解供能系统输出功率为25W/kg体重；糖有氧氧化输出功率为12.5W/kg体重；脂肪有氧氧化的输出功率最低，只有6.25W/kg体重。可见：应用磷酸原供能时，运动速度最快，力量最大，如终点冲刺、最大爆发力训练等；脂肪有氧代谢的能量输出功率最小。因此，不能以100m跑的速度去跑800m。

2  体能训练目的：提高物质代谢和能量代谢能力

运动员的体能是以人体三大供能系统为能量供应基础，通过力量、速度、耐力等运动素质表现出来的人体基本的运动能力，是运动员竞技能力的重要构成部分。人体各供能系统的供能能力决定各项体能水平。不同运动项目需要的体能不同，能量的供应系统也不同，科学的运动训练就是根据各供能系统的特点与规律，合理安排运动时间、运动强度，提高机体相应供能系统的能量代谢水平和能力，提高运动员的体能。

2.1  力量与速度训练生化分析

依据磷酸原供能系统的特点，力量和速度类项目如短距离跑、跳跃、投掷，以及举重、柔道、摔跤等短时间大强度运动项目，一般采用10s左右大强度运动、30—40s间歇的训练。10s内的大强度运动，基本是ATP－CP供给能量，30—40s间歇可以使ATP－CP得到一定程度的恢复，通过科学、多组的高强度训练，可以有效提高运动员的磷酸原代谢能力。实践中，使训练负荷达到最大值，将运动时间控制在10s内，也可增加重复次数，还可根据运动员的特点调整间歇时间，组间休息一般在3—6min，保证机体有效恢复。

2.2  无氧耐力训练生化分析

提高无氧耐力必须以增强糖酵解供能能力为主。该供能系统中，葡萄糖或肌糖原在无氧条件下进行代谢，最后生成乳酸并释放能量。因此，提高无氧耐力的训练往往采用1min左右高强度运动、4—6min休息的方法，或使运动员的血乳酸保持在12mmol/L及以上浓度。运动中产生的大量血乳酸可以提高运动员的乳酸耐受能力，从而提高其糖酵解供能能力。

2.3  有氧耐力训练生化分析

有氧耐力项目运动员运动时的能量主要由糖、脂肪、蛋白质有氧氧化供给。有氧氧化供能系统输出功率低，但供能时间长，长距离游泳、中长跑、自行车、马拉松等运动项目主要靠有氧氧化系统供能。有氧耐力训练一般选择负荷强度较低、时间较长、无间断的持续性训练方法，运动时间需超过项目比赛时间。也可采用多组间歇训练法，一般是4min运动、6—10min休息的多组重复训练。

人体运动时能量生成的基本过程为无氧和有氧氧化过程。这2个代谢过程与运动能力及专项相适应，即不同运动项目要求不同的代谢过程作为其能量供应基础。运动过程中的能量释放取决于运动负荷和时间，不同运动强度和时间有相对的代谢比例，需依据能量供应的主要系统进行训练设计。

3  能量代谢特点与专项体能训练

无论是静止状态还是运动状态，机体供能系统都在运转。运动过程中，三大供能系统相互依存、相互联系、相互影响。各供能系统的供能只有顺序和主次区别，没有绝对的界限。运动项目不同，运动时间和强度不同，运动中各供能系统参与供能的比例也不一样，但各供能系统之间仍然协调配合以确保能量供应，使运动中骨骼肌能顺利活动，适应不同运动项目的需求。

3.1  专项体能训练与能量供应系统

在提高体能的训练中，短距离运动项目的专项体能训练时间往往比其他运动项目更短，而长距离或超长距离项目专项体能的训练时间则更长。如：100m跑专项体能训练，一般采用60m跑或30—60m行进间跑；400m跑专项体能训练往往采用200—300m高强度跑，但10000m专项训练经常超过10000m，马拉松则采用50km跑步训练。其主要原因是：100m跑主要供能系统是ATP－CP，ATP－CP的供能时间为5—7s，30m、60m跑的运动时间能保证ATP－CP供能系统得到训练，从而有效提高100m跑专项运动能力；300m跑、100m跑和超马拉松专项训练，分别能提高糖酵解供能能力和有氧氧化供能能力。

3.2  无氧代谢供能系统与有氧氧化供能系统

无氧代谢供能系统包括磷酸原供能系统和糖酵解供能系统，2个供能系统虽然都是无氧的，但供能途径不同，所需要的酶不一样，训练时间也不相同。10s大强度运动主要由磷酸原供能，45—60s大强度运动主要是糖酵解供能。尽量避免20—30s的高强度训练，因为20—30s运动不能明确是发展磷酸原供能系统，还是发展糖酵解供能系统。同理，发展有氧氧化供能系统能力需进行较长时间的中等强度运动。如提高400m跑运动员的专项体能，应以糖酵解供能为主，体能训练时单次大负荷运动60s左右，不可超过2min。超过2min的中等强度训练，一般是发展有氧代谢供能系统的专项体能训练。在体能训练过程中，应根据运动项目专项供能的特点进行有针对性的练习。

3.3  体能训练运动强度测试与评定

乳酸是糖酵解的代谢产物，运动中血乳酸的生成量既可科学评定训练强度，又可鉴定运动中三大供能系统的供能比例，还可评定各供能系统的供能能力。一般来说：短时间大强度运动是磷酸原供能系统供能，供能时不产生乳酸，血乳酸越少，说明磷酸原供能能力越好，运动员的力量与速度能力好；如果血乳酸多，说明是糖酵解供能系统供能，乳酸越多，说明糖酵解供能能力越好，无氧耐力好；如果是较长时间的运动，血乳酸越低，说明有氧氧化供能系统能力强，有氧耐力好。

4  小结

良好的体能是运动员取得优异运动成绩的关键。机体能量的贮量及转换能力决定了运动员体能的强弱。体能训练的能量供应取决于人体三大供能系统，不同运动项目运动员运动时各供能系统占比不同。在训练和比赛中，教练员可用乳酸来监控运动员体能训练的供能比例，做到合理安排，科学训练，为提高运动员的体能、取得优异运动成绩提供物质和能量基础。

——摘自：杨玲，吴庆悦，郭莹，运动员体能训练生化分析——《中国体育教练员》，2020.04

便携式生化测试仪在运动训练中的应用

利用先进的生化仪器设备测试训练中运动员血液、尿液指标的变化，从而达到监控训练的目的，历来是体育科研人员的主要工作，教练员却望尘莫及。然而随着科学技术的不断进步，运动生化测试仪逐渐转向新技术、新器材，便携式生化测试仪应运而生。本文应用运动训练中生化测试方法与理论，重点探讨便携式运动生化测试仪器的特点、作用与评价方法，为教练员训练中开展生化指标检测提供科学依据和实用方法。

1  生化测试仪器设备便携化

随着科学技术的不断进步，运动生化测试仪器发生了根本性变化：从简陋的化学玻璃仪器和简单分光光度计过渡到体积庞大的现代测试仪器；从手工计算的测试仪器过渡到计算机自动计算的智能设备；运动生化仪器设备越来越先进，越来越精密。伴随运动生物化学仪器设备的不断更新，智能化仪器设备也趋于小型简易化，采集血样的量随之减少，从原来的采集肘静脉血到现在的指尖末梢血。先进的仪器设备减少了科研人员的工作量，使训练监控更加快速、便捷，同时也为教练员提供运动训练监控的机会。教练员通过简单培训就可单独操作这些便捷仪器，快速获取运动员训练过程的数据，及时监控运动员的机能状态，进而调整训练计划。

2  常用生化指标与评定

运动训练科学监控的生化指标较多，如评定负荷强度的生化指标有血乳酸，评定身体机能的生化指标有血红蛋白。此外，负荷量的生化评定主要有尿蛋白和尿胆原等指标。这些生化指标的测试结果能直接反映训练强度与负荷量，为教练员科学训练提供实时反馈。

3  便携式血液生化测试仪的特点与使用

3.1  便携式血液生化测试仪特点

便携式血液生化测试仪具有较多优势。第一，仪器体积小，比成年男子的手掌还小，方便科研人员和教练员使用，也适宜运动员进行自我训练监控。第二，构造简单，仪器的操作按钮较少，部分仪器设备没有电源开机键，只有显示屏和试纸条卡槽，直接插入试纸条即可使用。第三，一般使用试纸条测试，方便教练员和运动员使用。从经济性角度来看，使用该仪器测试只需1滴指尖末梢全血滴在试纸条上，30s内出结果，既经济又快速，在很大程度上为科研人员和教练员缩短了反馈时间。因此，便携式血液生化测试仪在运动训练监控中使用得越来越广泛。

3.2  便携式血液生化测试仪操作方法

一般而言，使用便携式血液生化测试仪前，须对仪器机身进行检查，确保仪器正确使用和电量充足，并提前准备好采指尖血样的相关器材，如采血针、棉签、75％酒精、采血管及试纸条等。具体操作步骤是：首先，确保试纸条型号与测试仪器匹配，并在仪器上校正试纸条代码；接着，将试纸条正确插入测试仪器卡槽，血红蛋白测试仪需先按开关按钮再把试纸条插入卡槽；然后，用酒精消毒棉球对指尖进行消毒，去掉采血针的针头套对准已消毒的指尖部位，用手指稍用力挤住指尖后往下用力一按采血针，用医疗棉签把第1滴血抹去；最后，将已插在测试仪器的试纸条的吸血口或采血管对准血珠采集即可。采集过程须全面消毒指尖，否则容易影响测试值的准确性。根据测试仪显示屏读取检测结果并记录，同时对检测结果进行分析。

在测试过程中，须注意仪器操作和血样采集。血乳酸浓度易受多种因素的影响，注意采血的部位和时间，以增强研究的可比性。血红蛋白测试仪在使用前不可用试纸条沾附血样，指头也不可直接碰触到测试孔，不可重复多次滴加血液到测试孔中。此外，使用测试仪前必须根据试纸条代码进行校正，否则检测结果会有一定偏差，尤其是血糖测试仪，若试纸条型号不匹配将无法插入仪器卡槽。

3.3运动训练中血液生化指标评定

目前，便携式生化测试仪主要有血乳酸、血糖、血红蛋白测试仪。通过简单快捷的测试，即刻显示测试结果。

血液生化指标在运动训练过程中具有重要的监控作用。如某运动员在一场1h左右的比赛后，血乳酸为8—10mmol/L，血糖为6—7mmol/L，说明该比赛为中等强度运动。如果短时间剧烈运动后血乳酸超过12mmol/L，血糖超过8mmol/L，则认为运动强度大。短时间剧烈运动后，血糖暂时性升高是因为短时间运动较少消耗糖，运动过程中糖原不断动员，当糖原分解为血糖使血糖浓度升高时，运动已经结束。因此，短时间大强度运动，血糖不仅变化不明显，而且运动后可能会暂时性升高。1h左右的中等强度比赛后，运动员血糖升高是正常现象；超过3h以上的运动，血糖浓度会下降到一个低限区(2.5mmol/L)，出现低血糖。

血红蛋白测试一般选择早晨安静时。由于运动后血液浓缩会造成血红蛋白假性升高，因此，应避免运动后即刻测试和评价血红蛋白。

4  尿液生化指标在训练中的应用

尿胆原、酮体等尿8项指标可以通过测试条进行测试。其检测方法简洁、快速，具体操作是：取无污染尿液50mL置于烧杯中，手持试纸条尾端，将测试块浸入尿样中1—2s后取出，用纸巾吸掉侧面多余的尿液，按标签上注明的比色时间与色标进行比较，根据测试块上的颜色找出颜色相近的色标，色标上标示的数值即为检测结果。测试过程中需要注意：试纸条从包装桶中取出后即用，不要用手触摸测试块的表面，避免污染测试块；装尿样本的容器若有洗涤剂或消毒剂残留，可能会影响测定结果；采集尿样本前需对采集管进行杀菌消毒处理；该测试方法只适用于目测，测试结果受人的眼睛对颜色辨别能力的影响。

尿8项指标在运动训练中常用于对运动员身体机能与运动负荷的评定。如：若尿液中酮体指标呈阳性，说明运动量大，甚至有疲劳现象；若尿液中尿胆原、胆红素、葡萄糖和尿蛋白指标含量升高，说明运动量过大；若尿液中出现隐血，说明运动强度太大，需要与科研人员一起做进一步的血液和尿液检测分析，找到具体原因，适当调整训练计划。

5  小结

血液生化测试仪从传统繁杂的仪器设备逐渐过渡到简易小型化的便携式测试仪器，使血乳酸、血糖和血红蛋白测试器材具有携带方便、操作简单、无创性等特点。通过简单培训后，教练员和运动员皆能在运动训练中科学使用血液测试仪和尿液测试条，教练员可实时监测运动员训练中的身体机能状态和所能承受的负荷，运动员也可自我测试与评价。

——摘自：彭燕群，赖志杰，张伊杰，便携式生化测试仪在运动训练中的应用——《中国体育教练员》，2020.04

2019年，由中国体育科学学会主办的第十一届全国体育科学大会在南京大学召开，此次大会的主题为“体育发展的科技力量”。在全面推进“健康中国”这一战略背景之下，为备战东京奥运会、北京冬奥会、卡塔尔世界杯预选赛三大任务，体育学领域各位专家学者到会交流，共同促进学术的发展。从此次会议的成功举办可以发现，科技力量在体育领域当中的应用与发展将成为未来很长一段时间内的主流趋势。在现代科学技术飞速发展的今天，科学技术在各个行业的应用及影响力不容忽视。在体育领域当中，奥运会等大型赛事的比拼，离不开科学技术的强力后备支撑。不论是2006年刘翔打破110米栏世界纪录，还是北京奥运会美国游泳运动员菲尔普斯豪取8金，科技的支撑力量不可忽视。尤其是在当前大数据时代下，人工智能的长足发展与应用，使得可穿戴设备的应用更加广泛与普及。

   可穿戴技术这一概念最早是由20世纪60年代的麻省理工学院（MIT）实验室中提出的一项创新技术，是为实现智能与生物科学以及技术相融合的概念，通过电脑芯片、操作系统、传感器、无线通讯、数据储存与分析等多元合作实现人工智能的交互。并且可穿戴设备在早期出现时的定位也只是一种概念性产品，直至2012年谷歌（Google）眼镜的发布，被普遍认为是“可穿戴设备元年”，自此之后，苹果公司也在2014年国际消费电子展览发布了Apple Watch等产品，许多可穿戴设备公司逐渐发展壮大，可穿戴设备的开发与应用呈现蓬勃之势。结合互联网以及物联网的出现，可穿戴设备应用的理论基础以及技术支撑也得到了广阔的发展空间，可穿戴设备应用于工程制造、医疗卫生、大众健康等多个领域中，同时也应用于竞技训练的监控当中。许多科学技术借助体育的场景进行研发实验的开展，完成科学技术的进步；与此同时，体育领域内的技术进步也因科学技术的参与获得了极大的提升，二者相辅相成。在我国有关可穿戴设备应用于竞技运动训练领域的相关研究较少，因而未来发展研究的潜力相当巨大。基于此，本研究对国内外有关竞技训练领域中可穿戴设备应用的相关研究进行汇总分析，以期引起学者们对于该领域的研究探讨，共同为促进可穿戴设备乃至人工智能与训练的进一步融合贡献一份力量。

1  研究方法

   以“可穿戴设备”“可穿戴技术”“可穿戴”“智能设备”“竞技”“运动训练”“训练”等关键词结合“足球”“网球”“田径”“武术”“健美操”等运动项目，以相互组合的形式在中文期刊平台诸如中国知网（CNKI）、读秀、维普等数据库检索相关研究文献；随后以英文检索词：“Wearablesensors”“Wearable”“Wear-abledevice”“Smartweartechnology”结合“Training”“football”“swimming”“skiing”等项目关键词在WOS、ScienceDirect等外文数据库进行检索，包括但不限于实验研究、综述、评论文章，随后对相关文献当中的信息进行提取并进行逻辑分析及综述。

2  可穿戴设备的分类

当前市场中存在的可穿戴设备在生产及应用当中涵盖了多个领域的多项技术。其中，通信类技术主要包括：蓝牙、Wi-Fi网络、GPS定位、人体通信技术、NFC（近场通信nearfieldcommunication）等。硬件设备技术包括：芯片技术（主要包括：模拟前端芯片、主控芯片、专用芯片等）、传感器技术（主要包括：运动传感器、生物传感器、环境传感器）等。传输技术主要包括了柔性原件、柔性电路板、柔性屏幕等。云端互联技术，主要用于各项数据的储存。在对所研究文献中涉及的有关可穿戴设备种类进行分类后，根据其不同设备特点以及应用领域不同（如医疗健康、训练科研等）。

可穿戴设备是最能够体现体育科技含量的实践应用。其主要的核心技术包含了光电测量、生物识别以及无线传感等多项技术。在实际的竞技训练运用中，运动员穿戴的设备通过与专用信号接收设备的结合，实现对人体机能的实时监测，以达到辅助训练，预防伤病等多重效果。例如：使用肌电测量设备来检测肌肉疲劳程度的连身衣和压缩短裤，以及根据运动员动作过程中对地面压力测定的测力台等等。获得的数据通过与之相匹配的一套数据分析处理软件以及可视化视频分析应用，共同实现对数据的处理分析，以支持训练过程的把控。

3  可穿戴设备在竞技训练领域中的应用

   科技的发展与应用在体育领域的实现主要是在竞技与训练领域当中。其中，以大数据、可穿戴设备与人工智能的融入是体育领域科技进步的重要推动因素。可穿戴设备通过在竞技以及训练过程中对运动员生理生化以及生物力学的相关数据进行实时监控，对数据进行收集处理分析，以便随时调整训练计划，提升运动成绩的同时降低运动员受伤几率。

3.1  可穿戴设备在体能主导类项目中的应用

   体能主导类项目主要包括了举重、跳跃等快速型力量性项目，短跑、短游、短距速滑、短距离场地自行车等速度性项目，以及中长跑、中长游泳、越野滑雪、长距离场地自行车等耐力性项目。

   Wood等使用三轴加速度计对田径运动员训练过程进行监控，评估了运动员的胫骨正向加速度时的峰值变化。也有研究人员在训练监控中，使用胶带将穿戴设备固定在右侧小腿胫骨内侧，测量了男性中长跑运动员小腿摆动幅度与频率以及胫骨感受的垂直地面反作用力峰值等指标。Belbasis和Fuss发现，位于压缩衣物等穿戴设备内的压力感应传感器可测量到与肌电图（EMG）类似的骑行过程中大腿肌肉活动的数据。智能压缩服装（SCG）是一种集成在压缩服装中的低成本材料压力映射系统，能够评估肌肉收缩情况和肢体位置。SCG包含5个传感器，能够通过基于标记的视频分析来确定下肢肌肉群上方的织物与皮肤之间的压力，从而确定膝盖屈曲角度。SCG通过目标肌肉的自愿收缩进行校准，在参与者进行腿部伸展和屈曲活动时根据压力范围和EMG数据量化运动水平。这种智能压缩服可以监测自行车运动员肌肉活动数据，而EMG可以测量神经活动，因此两者配合适用于生物力学建模。在设定肌肉负荷和预防潜在损伤方面具有可观的前景，以支持运动员的训练过程。Falbriard等人以35名短跑运动员为样本，使用装有测力板的跑步机和基于摄像头的运动捕捉系统检测短跑运动员跑步过程中的脚部接触地面时间和脚部落地角度，精确评估运动员在短跑过程中地面接触、腾空、步距和摆动时间等相关参数。为短跑训练提供数据参考。

   可穿戴设备不仅可以对训练过程进行实时监控，同时也可以作为一种辅助的练习手段应用于实践。例如可穿戴式负重背心在监控运动员日常训练指标的同时可以增加负荷量，参与下肢力量抗阻训练中，提升爆发力。Marriner等将16名运动员随机分组进行为期5周的抗阻训练，相比传统组，佩戴可穿戴设备的WR组的下蹲跳（CMJ）成绩多提升了8.7％，并且1RM也多提升了1.8％。同时对于运动员在1RM负荷下的下肢力量相关技术细节进行了发掘并使之得到了改善。

3.2  技能主导类项目

   技能主导类主要包括了体操、跳水、花样游泳、技巧滑雪等难美性运动项目以及射击、射箭等技心能主导的准确性项目。

   在单板滑雪项目中，加速度计的使用可用于确定膝盖和踝关节的角度，以此来指导训练，预防运动员关节角度变化过大导致的运动损伤。Chardonnens等人研究中将瑞士产的一套IMMUsystem应用于滑雪研究。其中包含了7个传感器，采用128Hz信号频率进行接收，测量运动员下半身关节的角度和速度，以及落地时滑雪角和产生的力和速度。在游泳项目中，加速度计主要用于确定运动员侧倾角和俯仰角（身体旋转）以及身体加速度，同时由于水上项目的特殊性，该研究将设备的防水功能以及与其他类型手表以及腕带设备进行了比较。Nakazato等人在两项研究中使用了德国产Pedar压力鞋垫（鞋垫厚度仅为1.9mm）系统以测量与滑雪项目中与垂直地面反作用力和足底压力中心数据。并对运动员受伤几率以及预防措施进行了分析。

   在滑雪项目中，可穿戴设备通常用于评估滑雪过程中的相关参数。Gilgien等应用差分全球导航卫星系统（dGNSS）来评估与不同滑雪项目中相关的身体反应和安全性需求。大回环和高山速降滑雪等不同技术动作对身体的要求差异很大，研究人员得出结论，为了提高安全性，在大回环等转体动作时，可以通过增强滑雪板和雪地之间的摩擦来最大程度地降低滑雪速度；而对于速降滑雪，减少空气阻力可能会更加有效。Sporri等也使用了6个可穿戴惯性测量设备评估了大回旋和回旋滑雪过程中身体不同部位产生的振动。结果发现，在小腿的设备上所接收到的频率、功率（PSD）最大，频率约小于30Hz，并且膝关节和髋关节等部位减弱了振动的传递。PSD值在4—10Hz的频率之间显著增加了高山滑雪者过度使用背部而导致受伤的风险。Supej等人使用5个加速度计和一个全球导航卫星系统记录了18位精英滑雪者的三维运动学测量结果，发现高山滑雪过程中的低频全身振动会增加下背部疼痛的风险，特别是在地面反作用力较大的情况下。因此他们得出结论，涉及这种低频振动的跑步次数（例如，在侧滑时）应减少，尤其是对于年轻的滑雪运动员更需要留意。由此可见，可穿戴设备在训练中大多是对训练过程的身体姿态以及生物力学角度等指标进行监控分析。

   可穿戴设备在射箭项目中也有应用，Taha等使用加速度计来监控射箭运动员手部动作与产生的位移，由于释放的箭头轨迹取决于弓箭手在释放阶段的手部运动，测量释放箭杆之前几秒钟手部动作显得尤为重要。实验中受试者两臂佩戴专用的小型加速度计，生成的数据（以线性加速度表示）通过蓝牙实时无线传输到计算机。加速度计的采样率约为15Hz。记录两臂向前、向后、上下、左右移动以及每次射击的得分和箭头位置。数据分析表明，弓箭手的手臂运动与其得分之间存在相关性。分数较高的线性加速度模式与分数较低的线性加速度模式非常相似。

3.3  技战能主导类项目

   技战能主导类项目主要包括了乓乓球、羽毛球、网球等隔网对抗性项目，篮球、足球、手球、冰球、曲棍球等同场对抗性项目，以及棒球、垒球高尔夫等轮换攻防性项目。

   齐朋雨利用可穿戴技术辅助羽毛球训练，在训练课中记录学生的挥拍次数、速度、力量等指标，并制定对应的训练方案，提高了学生羽毛球底线正手高远球、发底线高远球等基础技术的能力。Jacob等使用由美国SpectraSymbol公司生产的传感器并入了手套状的手部监视模块，羽毛球运动员使用这种传感器，可以通过测量拇指的挠曲角度来确定不同类型的握力，包括食指和中指的发力。Mitsui等使用重量仅为22g的加速度计测量了高尔夫运动员在挥杆过程中产生的三维加速度和角速度，同时对足部发力点以及力学指标的大小进行了测量。Koda等使用三轴加速度计评估了棒球运动员挥臂过程中手臂挥棒时产生的线速度与角速度以及做功等运动学指标。Gawsalyan等在板球运动中也对运动员击球时肘部伸展角度进行了观察，该研究使用3个装在手臂特定位置的MARG传感器，通过MARG穿戴式传感器对运动员上肢运动进行运动捕捉。该方法的进一步发展将涉及软件工具扩展到全身监测系统，这将对教练员、体育科学研究者有极大帮助。并且这种方法的用途扩展将有效诊断出与技术和姿势相关的运动损伤。

   在足球项目训练中，Fuss等人在足球鞋中采用了压敏传感器矩阵来识别脚上的“最佳位置”，以58—86°的直接弯曲任意球最大程度地击中球门。该传感器可以使足球运动员分析他们的脚对球的撞击并改善他们的技术特点，同时与定位系统如全球定位（GPS），本地定位（LPS）和基于视觉的（VBS）系统等配合对团队运动进行监控活动。Pettersen等人进行的研究中，使用高精度的XYZ三轴运动跟踪系统，以20Hz的采样率采集球员数据，包括场地位置，运动方向和速度。身体传感器数据包括时间戳，玩家位置，速度，前进方向和其他几种数据类型。该系统使用两个固定的摄像机阵列进行捕获，摄像机阵列位于靠近场中心区域上方的升高位置。摄像机覆盖整个足球场，展示了基于无线电的可穿戴式定位系统可以洞察单个足球运动员及其球队的表现。Blair等对30名男性俱乐部足球运动员进行了下肢力学的监测。参与者佩戴了荷兰某公司生产的穿戴设备，包含17个传感器，接收器和电池等，将其压佩戴至连体压缩服中。传感器按照制造商建议放置于：小腿胫骨内侧表面，大腿膝盖上方外侧，骨盆两个后上棘中间，肩膀，脊柱中间，上臂肘部上方，前臂手腕的外侧，胸骨和头后部等部位。为了避免与球接触，将脚部传感器放置在球员踝部下方踝部侧面。同时根据每个人的人体测量数据（身高体重臂展），进行缩放生物力学模型，然后配合12台相机摄录并配合Vicon系统（英国产）进行运动学数据进行比较，并以此结果作为参考改进训练计划。同样类型的穿戴设备也可以测量足球运动员射门时足部的直线速度和角速度以及小腿和大腿的加速度，足部运动角度，并对运动员做功进行测量记录。可穿戴技术在训练中对运动员生物力学指标的监控，可以对运动员不同技术动作的角度、速度进行多方面分析，在增强运动员运动表现和预防运动损伤方面有重要作用。

4  竞技训练领域中可穿戴设备的未来发展趋势

   可穿戴设备未来发展的趋势可能会根据其所在的不同领域而会有所不同，诸如在大众健康领域，从产品销售以及便携性的角度来看，可穿戴设备可能趋于微小化、时尚个性化。但不可否认的是，在未来可穿戴设备的发展必然会趋向于机器便携化、识别敏感化、数据精准化、能耗降低化，这些都是穿戴设备在提升其产品性能以及行业竞争力的重要发展方向。尤其是在体育领域当中，科技进步最大的应用领域以及受益者为竞技体育，人工智能以及可穿戴设备与运动训练的融合将是竞技体育发展的重要驱动因素。因此，从运动训练的角度对于未来可穿戴设备的发展，提出一些建议，以供参考。

4.1  提升运动员隐私保护

   可穿戴设备在运动训练领域的应用当中，运动员训练或者模拟比赛时所穿戴的设备，其中多为一些国外品牌制造商所生产的设备，其设备运行中所实时共享的云端数据隐私及安全性不得而知，甚至在运动训练的数据储存与处理过程中，势必会运用到第三方平台的相关软件，而此类软件的隐私性也是不可把控的。在科技迅速发展的现今，竞技场上的千分之一秒甚至都能成为胜负的关键，尤其是在奥运会、世锦赛备战期间，顶级运动员各项身体数据必然要成为密切保护的对象。因此，在可穿戴设备应用于运动训练领域时，必然要保证运动员数据的隐私性。而达成这一目标则需要大力促进本土科技公司的发展，使可穿戴设备研发公司以及云端数据处理技术的共同进步才得以达成。

4.2  设备便携性提高

   与可穿戴设备信号接收器的要求不同，穿戴设备的信号发射器，尤其是运动员肢端佩戴的设备，其对于设备大小及体型的要求更高。不论是日常训练课还是模拟比赛过程中，运动员不仅需要进行高强度的训练，甚至在一些运动项目中需要激烈的身体对抗，因此需要可穿戴设备在进行数据采集的情况下尽可能的缩小体积、减轻重量、柔性屏幕、乃至芯片集成化，以减少佩戴过程中运动员的不适感，降低对运动员运动表现的影响。

4.3  生物识别技术更加敏感、精准

   竞技体育所要求的即是使运动员竞技能力有较大提升，因而在运动员训练过程中，不仅仅对相关科研工作要求严谨精确，对于要采集的各项指标数据的精准度也要求严格。训练队也需要根据运动员训练过程中实时出现的不同状况进行及时的调整，并安排后续的训练计划与工作。同时，考虑到一些常见情况，如：运动员训练过程中大量出汗，而汗液可能会影响到与皮肤有直接接触的一些可穿戴设备生理信号的传输，导致设备的敏感性降低。因此，考虑到对于所获数据要求的精准度，需要提升可穿戴设备生物识别技术的敏感度以及精准度。

4.4  提升网络信号稳定性

   可穿戴设备在实际应用当中，多数需要无线信号的传输。普通大众经常所使用的运动手环等设备，大多使用蓝牙等连接方式。而在运动训练过程中，运动员常用设备，如加速度计、可穿戴背心等设备所依赖的信号传输包含了GPS、Wifi以及多种网络信号联合使用的方式.运动员穿戴设备训练的过程中，信号的传输也会因项目的不同受到不同程度的影响。如短跑、跳远等直线加速型运动项目，所要求GPS定位信号准确，频率变化不大。而篮球、橄榄球等人数较多，身体对抗较强的运动项目，以及自由操等身体运动角度变化较大、曲线加速较大的项目，对于无线信号的传输敏感性以及稳定性要求精度更高。有研究表明，集体性球类对抗项目中对于GPS信号传输的频率要求应当达到5Hz，同时网络传输的带宽应当至少在250Kbps以上，以满足运动员运动过程中身体移动的变化，确保数字以及影像的传输，在未来可穿戴设备研发阶段中，可以将这一标准作为参考。

5  结论

   1）可穿戴设备在竞技训练领域中的应用广泛，其中在体能主导类项目中短跑、自行车项目应用较多；技能主导类项目中，技巧性滑雪项目应用较多；技战能项目当中，足球项目应用较多。

   2）可穿戴设备主要的作用是对运动员训练过程进行监控、并对所获的运动生物力学指标进行分析。能够辅助运动员训练过程，降低运动损伤发生率。

   3）未来可穿戴设备在我国竞技训练领域中的应用应当关注提升运动员数据隐私、可穿戴设备便携性、生物识别技术的敏感性、网络信号更稳定等几个方面。