五分鐘帶你認識跑步功率、心率與配速的三角關係
當提到跑步功率訓練,最常遇到的問題就是:「為什麼跑步要用功率?它跟我們常用的心率跟配速有什麼不同?」希望透過這篇文章可以解答這個疑問。
功率 vs. 心率
功率 vs. 配速
對同一位跑者來說,同樣是 5:00/km 配速,在平路跟上下坡路段的耗力程度是完全不一樣的;功率就是在表達跑者的引擎馬力輸出,功率越高即馬力輸出越大。
以六大馬之一的紐約馬拉松為例,賽道會經過五個行政區,通過三條大橋,第一條韋拉札諾海峽大橋(Verrazzano-Narrows Bridge)就出現在起跑後,也是爬升最多的一段,接下來幾乎整路都是微小的上下坡(見下圖),難度甚高。經驗不足的跑者,由於剛起跑體力還很足,所以在爬第一座橋時都會跑太快而不自知,提早消耗掉過多寶貴的肝醣,導致中後段出現「撞牆」情況,影響到最終成績表現。
比如功率跟心率結合去比較,可以分析出有氧體能的變化以及脫勾比率(PW:HR),這是單獨功率一個數據看不出來的;而功率跟配速結合,可以分析出跑步效能(Running Effectiveness),作為跑步經濟性的相關指標。另外,功率結合其他技術數據如觸地時間、下肢剛性、步頻等,能夠作為跑步過程中的疲勞指標,這些都是功率本身不會提供的資訊。
功率 vs. 心率
首先,功率是用來量化身體的能量輸出(單位:瓦特,Watt),跟攝氧量(VO2)與自體感覺(RPE)有著高度的相關性;你感覺越用力跑、跑得越快,功率就越高,不受地型、風向、溫度或心情等影響,而且能夠即時反應、立即調整。
心率是在計算心臟每分鐘跳動的次數,它是屬於身體的綜合反應,並非單純的運動強度指標。當我們心情感到興奮、喝了咖啡、環境溫度上升、或是跑得更快時,心率都會上升;所以,很多時候心率高了 10、20bpm 並不一定代表強度高了,有可能只是因為午餐的咖啡、高溫下跑步、或者是身體疲勞的影響而已。
另外,由於我們的心臟跳動不會(也不應該)有瞬間很大的變化,導致運動中心率會有明顯的延遲情況發生。經常練間歇的跑者一定都知道我在說什麼:跑 400 公尺高強度間歇時,剛跑出去時心率還在緩緩上升,可能要跑到 200、300 公尺時才會到達對應的心率區間,到跑完 400 公尺才跳到最大值,那代表說很多時候跑太快或太慢都不知道。
心率是在計算心臟每分鐘跳動的次數,它是屬於身體的綜合反應,並非單純的運動強度指標。當我們心情感到興奮、喝了咖啡、環境溫度上升、或是跑得更快時,心率都會上升;所以,很多時候心率高了 10、20bpm 並不一定代表強度高了,有可能只是因為午餐的咖啡、高溫下跑步、或者是身體疲勞的影響而已。
另外,由於我們的心臟跳動不會(也不應該)有瞬間很大的變化,導致運動中心率會有明顯的延遲情況發生。經常練間歇的跑者一定都知道我在說什麼:跑 400 公尺高強度間歇時,剛跑出去時心率還在緩緩上升,可能要跑到 200、300 公尺時才會到達對應的心率區間,到跑完 400 公尺才跳到最大值,那代表說很多時候跑太快或太慢都不知道。
此為功率(橘線)與心率(紅線)在一段間歇訓練的對照圖,可以看到心率會有明顯的延遲情況發生。
功率 vs. 配速
配速是跑者最終表現出來的結果 ─ 移動速度有多快,就像汽機車的時速表一樣。但我們會用時速來表達引擎的馬力輸出高低嗎?當然不會,因為我們知道速度會受到地型與風向的影響,只是大多數跑者都會習慣用配速來當作強度指標,這就好比用時速快慢來表達汽車引擎的馬力輸出,兩者並不會永遠都處於線性的關係。
對同一位跑者來說,同樣是 5:00/km 配速,在平路跟上下坡路段的耗力程度是完全不一樣的;功率就是在表達跑者的引擎馬力輸出,功率越高即馬力輸出越大。
在訓練或比賽中,我們真正要控制的是能量(馬力)輸出,即功率的高低,而不是配速快慢,最終跑出來的配速只是功率輸出在不同地型與風向下的結果。因此,透過功率控制強度可以更有效合理地分配體力,避免受到上下坡或順逆風而造成的配速不穩定所影響。
跑步配速會受到地型與風向影響,爬坡時配速會變慢,下坡則變快。
最終跑出來的配速(藍線)只是功率輸出(橘線)在不同地型與風向下的結果。
比如功率跟心率結合去比較,可以分析出有氧體能的變化以及脫勾比率(PW:HR),這是單獨功率一個數據看不出來的;而功率跟配速結合,可以分析出跑步效能(Running Effectiveness),作為跑步經濟性的相關指標。另外,功率結合其他技術數據如觸地時間、下肢剛性、步頻等,能夠作為跑步過程中的疲勞指標,這些都是功率本身不會提供的資訊。
數據之外,我們也不能忽視自己/跑者本身的感受,特別是跑步經驗豐富的跑者,有時候直覺的判斷更勝於數字上的分析,千萬不要盲目追求硬生生的數字而拋棄自己的主觀感受。
因此,功率跟心率、配速之間並非對立關係,而是各有所述,互補不足。更重要的,是我們要清楚知道各種數據背後的原理與意義,以及各有哪些優缺點需要注意,才能避免掉進數字的陷阱,正確解讀出數據所帶給我們的資訊。
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