利用无氧功率储备框架进行赛艇项目的表现预测与运动员分类

《Medicine & Science in Sports & Exercise》：Performance Prediction and Athlete Categorization using the Anaerobic Power Reserve Framework in Rowing

奥运赛艇1500米运动员无氧功率储备框架研究显示，男女关键预测因子存在差异（女性P4、PPO、MAP，男性P4、MAP、PPO），模型R2达0.90-0.93，k-means聚类将运动员分为 sprint-type（PRR≥1.52）和 endurance-type（PRR≤1.62），验证了有氧与无氧系统协同对竞技表现的影响。

　　

摘要

目的：

由于2028年奥运会赛艇项目的距离缩短至1500米，因此提出了无氧功率储备框架，用于评估无氧表现并区分不同的生理特征。本研究利用无氧功率储备框架及相关身体表现指标，对运动员的表现进行了预测和特征分析。

方法：

31名女性（模拟2000米比赛表现：2000米测试期间的功率输出（P2k）为285.1±36.0瓦）和63名男性（P2k为422.8±62.2瓦）的德国（次）精英赛艇运动员参加了测试，测试内容包括最大摄氧量（$\dot{V}{O}_{2}max$）、最大乳酸积累率、峰值功率输出（PPO）、在2 mmol·l^?1（P2）和4 mmol·l^?1血乳酸浓度（P4）下的功率输出（MAP），以及P2k。采用逐步回归模型来预测P2k，并通过k折交叉验证方法评估模型性能。通过共性分析以及Lindeman、Merenda和Gold（LGM）指标来评估预测因子的贡献；同时，基于功率储备比率（PRR = PPO·MAP^?1）的k均值聚类方法用于识别运动员亚组。

结果：

对于P2k的预测，女性运动员的P4、PPO和$\dot{V}{O}_{2}max$（k折交叉验证的平均结果：R² = 0.90，均方根误差 = 9.3瓦，平均绝对误差 = 6.3瓦），以及男性运动员的P4、MAP和PPO（R² = 0.93，均方根误差 = 16.2瓦，平均绝对误差 = 12.6瓦），模型拟合效果非常好。共性分析显示预测因子之间的方差贡献度约为90%。k均值聚类将运动员分为短跑型（女性：PRR ≥ 1.52；男性：PRR ≥ 1.66）和耐力型（女性：PRR ≤ 1.43；男性：PRR ≤ 1.62）两类。

结论：

P2k的关键预测因子突显了有氧系统与无氧系统之间的相互作用。此外，不同类型的运动员群体（短跑型和耐力型）在生理特征上存在明显差异，即使是在表现相似的运动员之间也是如此。通过长期监测功率储备比率（PRR），有助于发现运动员潜力并制定个性化的训练策略。