基於速度的訓練範例在團隊項目中的實施➡️：框架🤜🏼🧔🏿、技術🏛、實用建議和挑戰

摘要🚶‍♂️‍➡️：基於速度的訓練是目前設計和監控抗阻訓練計劃的一種流行趨勢🧑🏽‍💻，但在團隊項目中👈🏼，如何實施基於速度的訓練仍然是一個挑戰🙂⏺，目前對其如何應用還存在一些困惑和誤解🤷🏽。此外，當團隊項目擁有龐大陣容的情況下，最關鍵的是要理解在不同的練習動作中，如何高效地利用運動速度。本文旨在闡明基於速度的訓練範例、運動速度跟蹤技術↖️、評估程序，以及在抗阻訓練過程中可應用的實際建議🧑🏽‍✈️，最終提高運動表現、促進疲勞恢復和預防運動損傷。首先🧖🏻，本文將介紹以速度指標和主觀量表為參考依據來設定訓練負荷，以及運用個人負荷-速度曲線來估計運動員當天的一次最大重復次數（1RM）的方法。其次，本文將討論隨著時間的變化，監控方案如何檢測和評估運動表現🐈。最後😰🤰🏽，還將探討進行速度跟蹤的設備和指標(如“肌肉力量”)在使用上的局限性🤝。

關鍵詞💇🏼‍♂️：抗阻訓練；監控；技術；平均向心速度；團隊項目

一🖱、前言

抗阻訓練（RT）在團隊項目中不可或缺🕶，無論是來自廣泛的科學（和經驗）論證📏，還是它對提高整體運動表現的作用，以及對降低受傷風險和重返賽場的影響，其重要性都是毋庸置疑的。與其他領域一樣，技術在抗阻訓練計劃方法論中，是提供支持👸、進步和創新的來源。但是製定計劃👩🏽、控製和監測抗阻訓練技術的進步，可能並不會一直伴隨著訓練方法論的進步👩🏿‍🦲。某些抗阻訓練跟蹤系統所提供的信息，在很大程度上影響著訓練的方案和控製，尤其是用來評判已經實施過的訓練方法👩🏿‍🎨🧑🏻‍🦽‍➡️。因此，教練員（例如，體能教練👐🏿、物理治療師）可以通過獲得的客觀信息來分析他們的計劃是否達到了預期結果，運動員是如何進步（或退步）的，從而提高他們對於力量訓練板塊的一般知識積累。

在抗阻訓練中㊙️，最常用的兩個參考指標分別是1次最大重復次數 (1RM) 和在規定百分比重量下的最大重復次數（n1RM%）。然而，盡管這些指標在某種程度上對於個性化的訓練是有效的💇🏿，但是它仍然存在局限性，這就驅使科研和實踐團隊探索其他的策略來設計力量訓練計劃。基於速度的訓練（VBT）雖然不是目前最新的概念，但其仍然是一種新興的方法。無論是根據運動的要求（例如，短跑、跳躍、投擲）🥃，還是作為強度指標（例如，神經肌肉需求），速度都是大多數運動項目的關鍵元素🏇。有報道稱🧬，德國舉重運動員在20世紀70年代就有使用線性傳感器。從那時起，人們就開始研究提升速度對於抗阻訓練方案和監測訓練的益處。尤其是針對精英運動員而言🔩🪜，能夠客觀地監控抗阻訓練課的情況，這對於調整個人目標，或為每日提供實時反饋是至關重要的👩‍🏫。此外🏄🏿‍♂️，匯編信息允許基於過往訓練的客觀數據進行批判性分析，從而能夠對力量訓練理論知識進行必要的調整和改進。然而🐦‍🔥，在團隊項目中運用VBT仍存在一些困惑、誤解和錯誤的做法👩🏿‍🦲。因此，本文將概述團隊項目中實施VBT方案的主要益處🎧、核心技術和最佳實踐方法。

二👩🏿‍🦰、以1RM作為參考範式的缺點和挑戰

1RM的值代表了運動員在向心運動過程中🚺，以正確的技術一次所能舉起的最大負荷（質量）。因此，完成1RM被認為是運動員所作出的最大努力。一旦測出運動員的1RM❤️‍🔥，就可以為其製定抗阻訓練計劃𓀆，並將根據個體的1RM設定相對負荷🧝‍♂️。然而𓀉，這種方法也有一定的缺點。

眾所周知，在力量舉領域，相比那些訓練較少或經驗不足的運動員，經驗豐富的舉重運動員能夠以較低的速度舉起其1RM負荷，特別是在復雜的多關節運動中。無論是由於缺乏經驗沒有做出真正的最大努力🤹🏿‍♀️，還是在有經驗情況下🪣，為了保護自己避免對抗最大負荷而出現損傷的情況🏇🏻，這樣所得的1RM通常由於測量不當而不準確，這就意味著隨後的給定負荷（基於百分比的訓練👨🏽‍🚀；nRM%）🏷，或者每1RM%的速度都是不夠的🧑🏽‍🦲。

此外，就像其他測量運動表現的方法一樣，1RM在每天可能會受到一些不確定因素(例如🫗，疲勞🧔🏻、心理準備、睡眠🧜🏽‍♂️、壓力或營養)的影響而發生變化。因此🎵，為了在每次訓練中設定一個精確的負荷，應該在每次抗阻訓練開始時測試1RM，從而調整負荷去適應運動員的每日實際 （當前）最大能力。然而👨‍🔬，由於在每次訓練之前進行1RM測試過於理想化，所以采用了傳統的基於百分比的方法，即只在訓練周期的開始評估1RM並計算%RM，然後根據它，在隨後幾周的抗阻訓練計劃中周期化地實施。該方法的缺點是，由於實際的1RM可能因訓練課的不同而不同🔋，因此後續設定的負荷可能與基於最初1RM計劃設定的負荷（%RM）而有所不同👰🏿‍♀️。為了說明這種潛在差異💁🏿‍♀️，表1展示了為期8周的抗阻訓練計劃中的負荷變化，其中一個示例是基於訓練周期之前評估的1RM，另一個示例是每日基於負荷-速度曲線進行的估算。

此外，在不同的練習中，代表不同動作的1RM百分比的努力程度是不同的👨‍🦼。例如，在臥推和背蹲中85%的1RM所代表的努力程度是不同的。更確切地說⚗️，代表%1RM的負荷仍然需要運動員繼續重復直到力竭♈️。大量研究表明，在周期化訓練的特定時間裏，運動員在進行重復次數直至力竭會降低他們的運動表現👳🏻‍♂️，過度的訓練會產生疲勞，因此這不適合團隊項目訓練🌑。

三🥮、抗阻訓練中跟蹤速度技術

隨著大眾對於VBT的興趣愈加濃厚，從運動捕捉系統（MoCap）、線性傳感器和加速度計到低成本的智能手機應用程序，測量抗阻訓練速度的設備也在不斷湧現🧣。此外，伴隨著這一現象的出現🗼，還有一些有關新型速度測量技術的效度和信度的研究。然而♔👭，每一種技術都有它們的優點和缺點，負責管理系統的相關人員應該了解不同系統的優缺點，學習系統化采集數據的過程🧚🏼，掌握應用VBT的最佳實踐方法，並運用批判性思維評估運動員的抗阻訓練方法。

團隊項目很少會出現靜態、線性或者單關節的動作🚶‍➡️。恰恰相反，比賽中不僅會有復雜的動作，還會在高度不可預測的環境中🦈，與對手之間產生各種摩擦（包括接觸🙆🏼、幹擾、碰撞等）。速度跟蹤系統還遠遠不能衡量生態效度；其中大多數是連接到器械設備或身體的某些部位，用來跟蹤測量傳統的力量訓練🙋🏻‍♂️。

在VBT應用中，線性傳感器可能是迄今為止最流行的技術之一。其缺點之一是它們僅限於測量垂直方向的動作🕖。市場上大多數商業模型僅測量速度矢量的垂直分量👨🏿‍🍼，這表明在每一次舉起負荷時，任何水平方向或側向運動將會（而且應該）被忽略（圖1），即使像在背蹲這樣的“垂直”方向的練習中使用自由重量也會產生水平位移；因此🎨，應保證正確的練習形式和技巧❤️‍，避免練習過程中出現水平動量或分角動量的運動。

在大多數情況下，線性傳感器被連接到杠鈴的一端，因此它們實際上只記錄了杠鈴這部分的速度。如果運動員沒有完美地將杠鈴平行於地面舉起，那麽杠鈴兩端的速度可能會有所不同。體能教練在使用線性傳感器時應意識到這一問題☑️，無法平衡地舉起杠鈴在實踐中確實會發生。為了減少測量中的這類誤差🦻🏼，有一些研究使用了兩個線性傳感器，並報道了兩個設備記錄的平均速度。這在實際情況下可能不可行；另一種可能的方法是對完成動作時（客觀或主觀）進行視覺上的控製⬅️，並排除不正確的重復次數👮🏼‍♂️。其次，建議將設備始終放置在杠鈴的同一側。

為了解決上述的問題，新的技術（例如👜，加速度計或智能手機應用程序）已成為用來測量抗阻訓練中運動速度的一種經濟高效且實用的替代方法🧗‍♀️。研究表明👳‍♂️，它們可以以一個有效且可靠的方式完成這種工作。例如👩‍🚀，某些加速度計可以跟蹤水平位移練習中的速度😲，一些手機應用程序可以通過視頻記錄器械配重片的垂直位移，來準確地測量使用鋼線練習時的平均向心速度。但是，這些設備也存在其自身的局限性。盡管加速度計已經顯示出中等到良好的有效性和可靠性🤌🏿，但與其他設備（如線性傳感器、應用程序、MoCap或黃金標準儀器）相比，它的精度最低👨‍🍳。一款流行的應用程序的有效性、可靠性和精度均高於加速度計；然而，由於它是基於視頻的(一幀一幀的慢動作引導)，因此無法實時提供測量結果。而當比較不同的線性傳感器時👩🏻‍🦼‍➡️，研究發現了絕對速度輸出的差異👐。因此🧜🏻‍♂️，在解釋關於VBT的研究時（特別是在查看原始速度數據時）🆒，相關從業者應仔細說明測量結果🐆🏃‍♀️；同時🏥🗑，也建議不要交替使用不同廠家的設備。

圖1.一般線性傳感器在負荷舉起過程中會與垂直角度偏離20度🤔。顯示平均速度0.82 m/s，使用簡單的三角函數計算（實際速度=註冊速度/cos[角度]）的合成矢量平均速度的實際大小將為0.87m/s🏊🏽‍♂️。大多數科學文獻中所分析的負荷-速度關系都是在史密斯架中進行的練習✊，因為這個設備保證了杠鈴在完全垂直狀態下運動。然而，這降低了負荷-速度關系本身的生態有效性👨🏼‍💻💛，因為如果使用自由重量（發生水平位移)或史密斯機進行練習🤹🏿‍♀️🗄，這些曲線關系可能會有所不同🈁。

跟蹤運動速度作為一種普遍的技術手段，會經常濫用於功率或“肌肉功率”的測量。功率在體育運動中很重要🧚🏽‍♂️，因為它是一種在給定時間內通過給定動作中發力的結果，這在許多體育活動中是至關重要的。它是力和速度的乘積🥔，但根據力和速度的計算方式，最終合成的“輸出功率”可能會發生變化。如何計算力的方式對“輸出功率”有著很大的影響♾，這會產生矛盾的結果，因而也會為體能教練帶來困惑。例如💁🏽‍♂️🖕🏻，有關分析不同練習中如何使負荷功率輸出最大化的研究發現了異質性的結果🦻🏼🦵🏼，其觀察的範圍很廣（30 - 80% 1RM），這使我們很難就哪種負荷能產生最大的功率輸出達成一致🃏。出現這些差異的主要原因很可能來自用來計算力的方法不同。測量動力性運動（如跳躍或舉重）中產生力的黃金標準是測力臺👩🏽‍🦱🚰；它們被用來測量連續施加在它們身上的力👩‍🌾，並在進行運動時計算施加在系統質量上的力（例如，運動員的體重加上杠鈴的質量）🪺。大多數速度跟蹤系統（如線性傳感器👩🏼‍🍳、加速度計👒、MoCap）在進行“功率”計算中並未考慮運動員的體重（質量）；因此，建議在力的計算中檢查體重是否被包括在內)。相反💼，它們通過測量速度的微分來獲得加速度，然後將其乘以杠鈴的質量。當計算時，這種方法被證明低估了跳躍時施加給地面推力的實際產生功率（在給定速度下施加的力）。使用“杠鈴功率”測量的研究發現🗞，在垂直跳躍或彈振式臥推中👨🏼‍🔬，使功率最大化的負荷比使用“系統功率”的負荷要高得多。例如🤽🏽，如果在力的計算中考慮了身體質量（即系統質量），則最大輸出功率的負荷接近0公斤（即卸載跳）🙋🏿‍♂️；同時，當只考慮杠鈴質量🔷，對於外部負荷，最大輸出功率負荷接近體重的100%🦻🏻。因此，如果在計算力時使用系統質量或杠鈴質量🖖🏻，那麽在垂直跳躍過程中是“功率輸出”最大化的負荷可能完全不同。盡管“杠鈴輸出功率”對於那些對器械輸出最大功率（如投擲）要求較高的運動員來說很有吸引力，但我們認為，在評估團隊項目動員的功率輸出能力時，這不是最合適的方法。盡管如此📵🪤，如果體能教練的目標是測量“功率輸出”💅🏽，可以鼓勵他們使用測力臺，並通過線性傳感器的計算中應包括總質量（運動員的身體質量和外部質量）🏋🏻‍♀️。

最後⏭，需要大家註意的是🧗🏻‍♀️，不同的製造商可能會報告不同的速度指標🍤。最流行的是平均向心速度（MCV）🧓、推進階段平均向心速度(MPV)和/或峰值速度(PV)📋。雖然有人提出MPV能夠更好地表示運動員的速度生成能力，但也有人觀察到MCV與MPV一樣可靠🖐🏻，而且從技術角度來看也更容易測量。值得一提的是🫠，考慮到MCV👨‍👩‍👧👮、MPV和PV是不同的（一般來說🤾🏼‍♂️🤱🏼，MCV < MPV < PV）🧑🏻‍🔧，因此這些指標不應該互換使用。為了規範統一標準化，在本文中當引用動作執行速度時🧑‍⚖️，我們參考MCV。

四、確定團隊項目中個人負荷-速度曲線

早期用於測量速度的技術設備非常昂貴👩‍🏭，導致大多數從業者無法使用☆，他們主要局限於測量垂直方向運動（如線性傳感器）。如今，有了更容易接觸使用的設備，能夠在不同類型的設備中測量速度，允許同時評估多種練習（例如，能夠跟蹤運動員在完成多個練習中的某一階段🦋，或運動員在不同的訓練站點同時工作)。由於時間是一個限製因素👩‍🦳，所以在團隊項目中進行測量是最大的挑戰之一。速度跟蹤系統正在不斷發展🧚🏽，使得評估過程對教練和運動員都更省時。然而👩‍🚀，要想團隊項目運動員的阻力訓練課上能夠成功實施VBT，應該考慮一些關鍵因素🦹🏻。

大部分關於VBT文獻中分析的都是基於杠鈴的練習👨🏻‍🔬，研究人員在一些練習中發現了平均向心速度（MCV）和相對負荷（%1RM）之間近乎完美的聯系，比如臥推🍏、背蹲、硬拉或臀沖。一些研究也發現負荷-速度關系很適合於使用器械和繩索的練習(例如，腿部伸展)👳🏽‍♂️。這裏需要重點強調的是，負荷-速度的關系取決於練習手段，因為在不同的練習中👮🏼‍♂️，代表某一絕對速度的負荷可能會有很大的變化（表2）。因此，不鼓勵絕對地使用“速度區域”，因為某一速度（例如🤹🏽‍♂️👵🏿，1.0 m/s）可以代表低負荷（質量）（如做背蹲時），卻也能在其他練習中代表接近最大負荷（如做奧林匹克抓舉時）。在評估中，建議包括一組下半身、一個上半身和/或全身多關節的杠鈴練習。

負荷-速度曲線是通過計算一個回歸方程來創建的3️⃣，該回歸方程擬合了不同負荷（絕對或相對）下對應的速度，其中評估的負荷越多💯，曲線的準確性就越高。然而🥘，在測試一大群運動員時，包含了大量的負荷（如10個負荷），這將是非常耗時且不切實際的。此外為了避免出現疲勞，保證運動員以最大速度舉起負荷🤖，兩次練習之間需要被動休息3 - 5分鐘👁。因此，建議在選擇一些時間效率高，同時又能保證回歸方程擬合準確性的負荷（質量；數據點）。據觀察，只要正確使用負荷，用兩個負荷構成的曲線集合可以像由6個負荷構成的曲線集合一樣可靠😪；在這種情況下，輕負荷（約40% 1RM）和重負荷（約80% 1RM）都是最佳選擇。然而，如果這兩種負荷中任何一種不能被正確地執行(例如，運動員沒有達到他們的最大速度)📇，結果可能會發生巨大的變化👷🏼‍♀️。因此🔁，我們建議進行4 - 6組漸增負荷的練習🦊，從而保證結果的可靠性（表3）。

研究表明🧎🏻‍♂️，在不同的抗阻練習中🍺，主觀量表與MCV高度相關。例如，我們觀察到次數余量（RIR）(根據最大的重復次數計算的重復次數或百分比)和主觀疲勞程度量表（RPE）得分都與不同負荷下的速度損失有關𓀒👩。因此，在製定訓練方案時，RIR和/或RPE是很有用的工具，並且可以在一組練習中🧘🏻‍♂️👴🏻，在無需測量速度下降的情況下，就能了解運動員所經歷的機械疲勞。此外🏈，研究表明，在多元回歸方程中加入RIR和運動速度可以提高負荷-速度曲線的準確性。雖然運動員應該在大多數主要的練習中測量MCV👞，但在那些可能不太適合去計算負荷-速度曲線的練習中🪱，使用RIR進行抗阻訓練可能會是一個合適的解決方案，例如啞鈴、繩索、壺鈴練習等等。此外，在青少年籃球運動員中觀察到，當不用速度監測訓練負荷時，使用RIR方法訓練比進行傳統重復到力竭的訓練更加適合。表4展示了一份VBT訓練方案，其中一些練習是在規定的速度下進行👩🏽‍🦱，另一些則基於RIR。

五👨🏿‍🍼、實施基於速度的訓練方案的註意事項

動作完成的速度（在向心運動階段）是決定運動成績的關鍵訓練變量🏬。下面我們將呈現在實施VBT時一些重要的步驟🫲🏼：

• 根據動作完成的速度（VBT）進行訓練時🌪，最需要考慮的是速度必須達到最大的預期值。如果運動員沒有達到最大預期速度（無論負荷（質量）或%1RM）🦶🏼，結果將被低估。

• VBT並非是針對以提高速度為目標的訓練課或練習；它是一種基於動作完成的速度的抗阻訓練方法，用於製定訓練處方🫷、監控和分析抗阻訓練🧑🏽‍🏫。動作完成的速度可以在不同的%RM（基於百分比的訓練）下使用，包括大負荷🩷🤾🏼；選擇適當和關鍵的練習是至關重要的🫶🏻。

• 雖然1RM可能在幾天內會發生變化，但當計算個人負荷-速度曲線時，在每個1RM百分比下的速度是非常穩定的。因此，在固定的絕對負荷下動作完成的速度可以很好地反映工作和實際（當前）表現💙。

• 測量的速度取決於負荷（%RM）和練習的動作。已有研究表明，不同的練習動作都有單獨的與之相關聯的速度與1RM的百分比（表2)。

• 個體的負荷-速度曲線可以因性別☸️、年齡或訓練狀態而不同，並且它們比根據標準數據創建的一般曲線具有更高的可靠性🧗🏻‍♀️。

• 將客觀和主觀量表相結合，可以提高訓練負荷處方的準確性。最近一篇關於該話題的綜述中發現，無論是客觀的（即平均向心速度）還是主觀的測量手段（即次數余量），都可以通過考慮運動員的日常表現波動或疲勞程度來調整訓練負荷，從而幫助他們增強肌肉力量👮🏼。此外🦪，我們觀察到🟨，與單一使用MCV相比，MCV與RIR的結合能夠提高1RM估值的準確性。

• 根據人體測量學的集合，平均速度代表著不同的努力程度。為每個運動員創建單獨的負荷-速度曲線至關重要🏪，尤其是在團隊項目中，運動員在人體測量學方面存在很大的差異時。這在籃球等運動中尤為重要，因為運動員的肢體長度有很大的差異。例如🧑🏻‍🦱，兩名運動員在臥推中可以以0.8 m/s的相對負荷（%1RM）舉起相同質量的杠鈴🙇🏿，但選手a杠鈴的位移為0.35 m🧛‍♀️，選手b杠鈴的位移為0.6 m；這代表運動員b與運動員a速度相同，但卻花費了兩倍的時間（運動員b需要0.75秒，運動員a需要0.43秒）。因此🔪，運動員b在緊張狀態下花費的時間更多，這意味著在相同速度下🎅🏼，運動員b的整體努力程度會比運動員a要高。

六、製定和監控VBT的訓練負荷

當在抗阻訓練中使用動作完成的速度時，有一些特定的參考方法可以作為努力程度的指標🦘，並在當天的基礎上監測訓練。作為起點，練習者可以選擇訓練周期中需要完成的關鍵練習動作🏃‍♂️，並確定這些動作的負荷-速度曲線。其次🪱，應該明確訓練周期中應采取的相對強度（例如，%RM）☠️。然後👩🏻‍🦳，測量第一組練習的速度，從而確定當天的後續負荷👐；為了每天都能做到這一點，練習者會選擇一個固定的負荷（質量）來做熱身，完成一組1-2次的重復次數1️⃣，並測量MCV。一旦確定了當天/練習動作在固定負荷下的速度，負荷將會調整為運動員的每（當）日最大能力，被確定的負荷代表在該強度下動作完成的預期速度（%RM）。圖2顯示了運動員的負荷-速度曲線👩🏿‍🏫，熱身重復次數的速度👂🏻👰‍♀️，以及相應的%RM🚮。速度越快，負荷所代表的1RM百分比越低。

圖2 使用運動員個人的負荷-速度曲線來估計背蹲的每日1RM。如圖所示，如果運動員以0.49 m/s的速度舉起了90公斤👨‍🎓；根據他的個人曲線🔋👩🏻‍🦱，這代表了他的85% 1RM。因此，當天的理論1RM值為105.6 kg。

最後🍷，規定每組重復的次數的手段有：①序列內的速度損失閾值🕣；②剩余重復次數；③使用主觀量表🌀👨🏿‍💻。在製定抗阻訓練計劃時☸️，VBT的一個重要用途是能夠識別神經肌肉疲勞，並修改運動員在一組訓練中實際應該完成的重復次數。據觀察，在一組練習中的速度損失與乳酸或氨等疲勞標記物高度相關。研究發現♠︎，較低的速度損失閾值（即最快重復速度損失僅為10-20%）可以在訓練量顯著低於較高閾值（即損失40%以上）的情況下產生類似的身體機能改善。相反👩🏼‍🍳，研究表明，如果抗阻訓練的目標是最大限度地增加肌肉質量🧚🏼，在接近肌肉衰竭的情況下這樣的訓練效益更充分🙋🏿‍♀️。高速度損失閾值（即40%以上，意味著更接近肌肉衰竭）更適合增加肌肥大效應。

運動中力量訓練的目標是提高肌力、速度和功率的輸出能力。一個優秀的訓練計劃將會改變MCV，以一個固定的絕對負荷/秒或以固定速度被舉起的負荷🧑🏽‍🚒。研究表明🙋，經過4到6周的訓練後，負荷-速度曲線（即與每個%1RM相關的速度）會發生改變🪅。因此🤾🏿，建議每4-6周或經過特定周期的抗阻訓練後重新評估負荷-速度曲線👩🏻‍💻，分析抗阻訓練的效果↖️。然而👨‍👧‍👧，由於運動員的訓練水平每天都在變化🔠，所以測量一種練習動作的的第一個系列或重復次數的執行速度對每個訓練過程的規劃是很有必要的。一些速度跟蹤系統（例如，MyLift應用程序）在其算法中包括通過測量單個負載-速度曲線來估計每天的1RM🙅🏻‍♀️👩🏽‍🎤，如圖2所示。

最後，正如Ward等人討論的那樣，為了分析運動員的訓練進展，我們建議“將I放回團體中”🌍。目前力量和抗阻訓練研究的一個限製是，大多數結果只提供了組平均值🙎🏽🫴🏻。然而◻️，為了更好地提高運動員的運動表現，針對運動員個人進行分析至關重要🚣🏿👱🏽‍♀️。為了分析個體趨勢，應采用適當的統計技術。Ward等人在2018年的研究中提出了不同的統計策略來分析單個運動員隨時間的變化。圖3提供了8周內運動員臥推表現的每日變化🐌。

圖3  8周內臥推1RM的變化。黑色虛線代表基礎值（之前2個月的平均值)，深綠色、綠色👨🏻‍🌾、黃色和紅色陰影區域分別代表基線的+1標準差(SD)、+0.9 ~−0.9 SD、−1 SD和−1.5 SD。請註意，如果在訓練計劃開始前的幾周內沒有數據，那麽在收集到足夠的數據之前都不能使用這種方法。

七、結論

本文旨在為在團隊項目中更好的實施VBT提供指導。團隊項目在進行抗阻訓練時的終極目標是在一定的負荷（質量）、給定的速度和/或在一定的時間內提高力的輸出🪱。無論是日常訓練還是長期周期化的訓練，動作完成的速度是製定計劃🚵‍♀️、監控訓練以及促進疲勞恢復的有效指標。

速度跟蹤系統的更新可以測量運動員在抗阻訓練過程中的動作完成速度，在同一訓練過程中的不同練習中，它可以對訓練項目進行更全面的監控🔴。然而，在每次訓練期間管理龐大的隊伍是很有挑戰性的；如何以最有效的方式最好地使用這種技術，並且教育教練員和運動員科學有效使用這些技術是至關重要的。

使用VBT跟蹤系統缺乏不同的力量訓練方式的研究，例如離心負荷訓練⚈🚵🏻‍♂️、氣阻訓練等慣性裝置，以及彈振式的設備⛷，使用這些訓練方式中的速度-努力程度（例如，負荷（質量））關系可能不是抗阻訓練的主要目標🙎🏻💥。

使用VBT製定計劃並不能說明計劃自然就是成功的。運用VBT進行訓練的處方🔌🗻、控製🧝🏼‍♂️、監測和評估需要對某些物理概念有清晰的理解，同時也需要對力量訓練方法有清晰的了解。VBT的實施不應該被視為傳統抗阻訓練的附屬📄，也不應該被視為提供實時反饋的純粹激勵工具（毫無疑問，後者是一個很好的工具）。在抗阻訓練中使用速度是一種訓練範例，可以通過適當的訓練計劃和跟蹤動作完成速度來實現特定的力量訓練目標和適應性。它還允許對抗阻訓練中的負荷進行客觀的量化。實施VBT來監控運動員的運動表現為訓練的一些決策安排提供幫助，尤其是在製定抗阻訓練計劃時應做出的明智的決策🍚，同時能夠加強我們對有關力量訓練範例的認識。

譯者：2021級研究生——李秉宸

校譯🧏🏻：魏宏文、張鵬🏉、劉怡宏

文獻來源：Balsalobre-Fernández C, Torres-Ronda L. The Implementation of Velocity-Based Training Paradigm for Team Sports: Framework, Technologies, Practical Recommendations and Challenges. Sports (Basel). 2021 Mar 30;9(4):47. doi: 10.3390/sports9040047. PMID: 33808302; PMCID: PMC8066834.