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中跑專項運動員機能狀態的季節性生物節奏和運動成績的特點

2015-04-29 00:44:03А·П·伊薩也夫В·В·埃爾利赫
首都體育學院學報 2015年3期
關鍵詞:模型系統

А·П·伊薩也夫 ?!ぇ!ぐ柪?/p>

摘要:研究使用監視器、數學模擬在獲得具有生物學意義的活動結果的情況下各層次機能系統相互作用中的協調和從屬關系的特征。非線性現象生物學的出現為基于系統-協同概念的進步性訓練技術提供科學依據,使得根據智能分析生理學資料系統對受試者的狀態和訓練程度進行綜合監督成為可能。其訓練的原理在于集中發展局部肌肉耐力,使得在具有社會意義的比賽期中保持適應性潛力。旨在分析季節性因素和訓練-競賽效果對中跑運動員的運動成績所產生的影響,發現800m跑的運動成績與胃、肝的工作、激素和酶的活性指標緊密相關,而1500m跑和3000m障礙跑則與血液系統和代謝過程參數緊密相關。與1500m和3000m障礙跑相比,在800m跑中,依據成對相關系數,機體狀態的特點對運動成績具有更大的影響。全年每一個季節和訓練階段是由機能系統不同的環節來保障運動成績的。

關鍵詞:適應過程的模擬;運動成績;技能狀態和代謝狀態的季節生物節奏;程序化

中圖分類號:G822

文章編號:1009-783X(2015)03-0193-03

文獻標志碼:A

本研究的中心思想在于使用監視器,數學模擬在獲得具有生物學意義的活動結果的情況下,各層次機能系統相互作用中的協調和從屬關系的特征。出現非線性現象生物學為在系統-協同概念基礎上的進步性訓練工藝提供了科學依據。在智能分析生理學資料系統的基礎上產生了綜合監督受試者的狀態和訓練程度的可能性?;A性的訓練原理在于集中發展局部肌肉耐力,使得在具有社會意義的比賽期中保持適應性潛力。

1研究組織和方法

計算機模擬訓練過程的程序化中包含了機能狀態各層次變化的方向。在系統分析儀(登記證NoφC3 2008/02305)上可以獲得這些資料。所有結果傳輸到超級計算機的數據庫中(超過118萬的數據)。曾研制了生理學研究智能分析系統(全年中分4個階段進行)。120名田徑運動員(60名男子和60名女子——候補運動健將和運動健將)參加了研究。記錄了800m、1500m跑和障礙賽跑的時間。記錄了58個參數評定運動員機體的狀態。

2研究結果和討論

處理完數據后先進行了曲線圖分析。在圖中借助于箱型圖揭示了全年比賽活動周期中中距離跑成績的統計學特征。

在800m跑的全年中,男運動員最差的平均成績出現在秋季,而最好的成績出現在夏季。秋季與冬季的成績差異較小,而春季與夏季的成績指標差異較大。女運動員成績的統計表明,夏季的成績差異最大,而冬季則不明顯。在這種情況下,夏季和冬季成績的平均值和中值很接近。女運動員絕大部分的好成績出現在秋季和春季,如圖1所示。

1500m跑中男子和女子的成績存在著某些差異。在這一距離上平均來說,男子成功的是夏季、秋季和春季,較差是在冬季,而女子則相反,最好的時期是冬季。大部分女運動員最差的成績是在春季,但是在這一時期中仍然在最低值區域出現增長,如圖2所示。

在3000m障礙跑中,男子運動員的平均成績在夏季、冬季和春季基本相同,而稍差的指標出現在秋季。女子2000m障礙跑最好的成績是在冬季,不同的指標出現在春季:既有較低,也有較高,平均成績值低于冬季,如圖3所示。

大多數指標中季節性變化表現在平均值的變化中,如圖4所示。

從圖4中可以看到,在季節期間男運動員的睪酮指標的平均值有變化,但離散程度則相對沒有變化。而許多指標的季節性變化表現在既改變了平均值,也改變了離散程度,例如水的總量(%)。

在分析成對相關系數時同樣發現,被觀察的機體狀態指標在很大程度上對800m運動員的運動成績產生影響。在這些指標與1500m跑和3000m障礙跑成績之間觀察到極低的相關系數,僅超過0.4。可能在這些距離上有許多因素對成績產生影響,同時這些相互聯系是非線性的。

我們制作了多因素的線性回歸模型,把男子運動員800m跑的成績視為可解釋的因素。作為解釋性變量,我們選取了最強線性聯系的指標。評定了每一個季節的模型參數。多因素線性回歸模型是用最小平方的方法來評定的。夏季模型的最終形式是

800m成績=0.18P3+0.02P9+0.02B1-0.12O1

所得到的系數評定可以這樣來解釋:每增加1mm pt.ct.的基礎壓力(P3)就引起通過800m距離的時間增加0.18min;每增加1mg/dL的膽紅素質量濃度(P9)和增加1g/L血紅蛋白質量濃度(B1),都分別使跑的時間增加0.02min;每減少1g/L血漿蛋白(O1)則縮短了通過距離的時間。

模型的質量可以評為基本滿意:模型的所有系數都達到85%的可信性水平,被校正的因子系數(R2adj)等于47.75%,整個模型達到93%的可信性水平。模型的實際值和計算值,以及其他數據,如圖5所示。

我們嘗試建立狀態和成績模型。各因子系數的值依次為春季52.65%、夏季47.75%、秋季34.00%、冬季17.38%。因子系數是從屬變量離差的一部分,利用本模型可對此作出解釋。這是衡量一個隨機值對其他值的從屬度的通用度量。

3結論

1)確定了季節因素和所使用的訓練-比賽作用對運動成績和胃、肝的工作、總的水量、激素和酶的活性指標、血液系統和代謝過程的影響。

2)800m跑的成績與胃、肝的工作、激素和酶的活性指標緊密相關,而1500m跑和3000m障礙跑則與血液系統和代謝過程參數緊密相關。

3)與1500m和3000m障礙跑相比,在800m跑中,依據成對相關系數可知,機體狀態的特點對運動成績具有更大的影響。

4)全年每一個季節和訓練階段是由機能系統不同的環節來保障運動成績的。

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