100米跑突破10秒运动员身体形态及竞技年龄变化趋势

孙民康，龚丽景

100米跑突破10秒运动员身体形态及竞技年龄变化趋势

孙民康，龚丽景

北京体育大学中国运动与健康研究院，北京，100084。

研究100m跑突破10s运动员身体形态及竞技年龄变化趋势，为顶尖100m运动员选材及制定多年训练计划提供智力支持。运用文献资料研究、数理统计等方法，对100m突破10s运动员首次身高、体重、突破年龄、创造最好成绩年龄及其与最好成绩关系进行分析。结果发现100m突破10s运动员不存在相对年龄效应，竞技年龄具有突破10s早，出现最好成绩早，跌出顶尖水平（10s以内）晚，顶尖水平保持期长的“两早一晚一长”的新趋势；21世纪开始，身体形态呈“轻型化”趋势；运动员BMI指数逐年代减小，RPI指数逐年代递增；首次突破10s年龄不影响运动员的最好成绩，创造最好成绩年龄及最后一次跑进10s年龄越大，10s以内水平保持期长，运动员100m最好成绩越好。“大龄”运动员出现在顶级100m跑赛场将越来越常见。

100m跑；10s屏障；身体形态；竞技年龄

1936年柏林奥运会，杰西·欧文斯创下10s3的百米纪录。以詹姆斯·格拉森医生为代表的医学界断言——人类肌肉纤维所承载的极限速度不会超过10m/s，更不可能在100m跑中跑出低于10s的成绩[1]。直至1968年，第19届墨西哥奥运会，吉姆·海因斯在100m决赛中跑出9.95s并夺冠（首个电子计时世界纪录），人类的“10s屏障”才被打破[2]。挑战100m跑“10s屏障”体现了人类对于自身速度极限的不懈追求，是现代短跑发展缩影。

最近3年，随着尤赛恩·博尔特、贾斯汀·加特林、阿萨法·鲍威尔、泰森·盖伊和约翰·布雷克这5位世界最顶尖运动员因年龄增长，导致状态下滑或退役，最高水平100m竞争格局骤变。同时，苏炳添、谢震业相继突破10s，我国100m跑和世界顶级水平差距逐渐缩小，运动员冲击世界100m跑大赛奖牌的可能性增大。2018年，30岁的苏炳添将个人最好成绩提升到9.91s，30岁已经中国多数短跑运动员的退役年龄，另外，苏炳添身高172cm，与当今顶尖100m运动员“高大化”潮流相悖。鉴于此，对100m跑突破10s运动员身体形态及竞技年龄特征及其变化趋势进行分析，以期为顶尖100m跑运动员选材及制定多年训练计划提供智力支持。

1 研究方法

1.1 数据来源

利用雅虎美国（YAHOO）搜索引擎、维基百科（Wikipedia），国际田联（IAAF）官方网站收集相关词条300余条、统计图表260余份。整理出截止2019年4月1日，137名突破100m跑10s运动员身体形态及竞技年龄指标。

1.2 指标选取

为了便于分析100m跑10s运动员身体形态及竞技年龄，本研究采用指标如下：

（1）首次突破10s年龄（Age of first time broke 10s，AF）：运动员第一次跑进10s年龄，按实满周岁算。

（2）创造个人最好成绩年龄（Age of best performance，ABP）：统计所有已退役；最近两个赛季或两个以上个人最好成绩均在10s05以后；年龄超过35周岁，最近一个赛季个人最好成绩在10s05以后的运动员，用其最好成绩年份减去出生年份。

（3）最后一次跑进10s年龄（Age of last time broke 10s，AL）：统计所有已退役；最近两个赛季或两个以上个人最好成绩均在10.10s以后；年龄超过35周岁，最近一个赛季个人最好成绩在10.05s以后的运动员，用其最后一次跑进10s年份减去出生年份。

（4）顶尖水平保持期（Period of keeping top level，PTL）：即100m跑保持10s以下水平年限，最后一次跑进10s年份—首次突破10s年份+1。

（5）BMI：体重（kg）/身高（m）2

（6）RPI：身高（cm）/体重（kg）0.333

1.3 数据处理

运用Microsoft excel2013、SPSS19.0软件建立数据库，进行统计处理，并对获得的数据进行描述性统计，正态性分析，多因素方差分析和相关分析。

2 结 果

2.1 相对年龄效应

相对年龄效应最早由Bigelow等人于1934年提出[3]，指在各国限定适龄儿童入学年龄的背景下，离入学选择日最近和最远的学生相差近一岁，出生早的孩子比出生晚的孩子具有优势[4]。20世纪70年代，相对年龄理论开始广泛应用于运动员选材、训练和竞赛中，足球、橄榄球等运动成绩和相对年龄呈线性相关[16]。活动年出生早的孩子，因身心发展更加成熟，更有可能创造好成绩，也更容易被运动队选中。然而，100m跑突破10s的运动员在1月、7月和12月出生的人数较多，但各个月份出生的数量差异不大（0.05）说明100m跑顶尖水平竞争中不存在相对年龄效应，见图1。

图1 100m跑突破10s运动员各个月份出生数量统计图

2.2 100m跑突破10s运动员竞技年龄特征

对电子计时后所有突破10s运动员（截止2019年4月1日）AF、ABP、AL进行整理，描述性统计及正态性检验指标见表1，运动员3个竞技年龄指标各年龄段的频数分布见图2。

表1 运动员竞技年龄描述性统计及正态性检验指标一览表

图2 运动员竞技年龄频数分布图

2.2.1 运动员首次突破10s年龄（AF）由表1知，运动员AF平均值为23.71±2.56岁，最小突破年龄为18岁，最大为30岁；AF极差为12岁，标准差为2.56岁，运动员AF存在一定差异。由图2知，运动员AF人数最多三个年龄段分别为22岁、21岁和23岁，对应人数分别为30、26和16，这三个年龄段人数占总人数52.55%；AF段主要集中在20-27岁，共有124人，占总人数90.51%。针对运动员突破年龄进行正态性检验，从上表可以看出：研究数据的样本量全部大于50，因而使用K-S检验。具体来看，运动员突破年龄全部均呈现出显著性（<0.05），意味着否定原假设（原假设：数据正态分布），运动员AF全部均不具有正态性特质。

1980年之前，只有2名运动员分别在1968年和1977年100m跑突破10s，样本量过少。因此，研究不同年代运动员竞技年龄均值时不单独分析20世纪60年代和20世纪70年代，而是将1968-1989作为一个时期进行研究，具体统计如下图3。结果表明，20世纪80年代及之前，到21世纪00年代，运动员AF不断增大，且增长速度加快；21世纪10年代运动员AF下降较快，平均突破年龄首次低于23.50岁，达到历史最低值。

图3 不同年代运动员竞技年龄示意图

2.2.2 运动员创造个人最好成绩年龄（ABP）由表1知，100m突破10s运动员ABP平均为24.99±3.44岁，ABP最小为20岁，最大为40岁；ABP极差为20岁；运动员ABP存在一定差异。由图2知，运动员ABP主要集中在21-29岁，共有96人，占总人数89.72%。样本量全部大于50，使用K-S检验。具体来看，ABP均呈现出显著性（<0.05），否定原假设（原假设：数据正态分布），运动员ABP均不具有正态性特质。

图3表明，21世纪之前100m跑突破10s运动员ABP平均年龄快速增长，20世纪90年代运动员ABP平均年龄最大；21世纪开始，运动员ABP缓慢减小。

2.2.3 运动员最后一次跑进10s年龄（AL）由表1知，100m突破10s运动员平均AL为26.12±3.93岁，AL最小为20岁，最大为40岁，AL极差为20岁；运动员AL存在一定差异。图2表明，运动员AL主要集中在21-30岁和33岁，共有99人，占比92.52%。研究数据的样本量全部大于50，因而使用K-S检验。具体来看，AL全部均呈现出显著性（<0.05），原假设不成立（原假设：数据正态分布），AL均不具有正态性特质。

图3表明，100m跑突破10s运动员AL平均年龄随年代递增，但增加速度逐渐减慢。

2.2.4 运动员保持10s以内水平年限（PTL）100m突破10s运动员PTL的相应频数及频率分布表，如表2，不同年代平均保持年限如图4。

表2 运动员PTL统计表

图4 不同年代运动员保持10s以内水平平均年限示意图

由表2可知，运动员平均PTL为3.36年；最低为1年，且为一年的运动员数量最多，占比52.34%，最高为15年；大多数运动员PTL不超过3年，占比66.36%。图4表明，运动员平均PTL整体呈上升趋势，20世纪90年代运动员PTL平均最高，21世纪开始，运动员平均PTL变化不大，在3.5年上下波动。

2.3 100m跑突破10s运动员身体形态特征

100m跑突破10s运动员身体形态指标如表3。结果表明，100m跑突破10s运动员平均身高为180 cm，除了20世纪90年代平均身高为178cm，其余时期均为180cm或者181cm，各个时期身高变化不大；1968-2009，不同时期运动员平均体重有增重趋势，2010年之后，运动员平均体重较21世纪前10年降低，呈“轻型化”趋势；1990-1999运动员BMI指数明显大于其他时期，1999-2018，运动员BMI指数逐年代减小；1990-1999较1990年之前，运动员RPI指数明显减小，1990-2018，运动员RPI指数逐年代递增，且2010-2018运动员RPI达到历史峰值。

表3 100m跑突破10s运动员身体形态指标一览表

2.4 100m跑突破10s运动员竞技年龄特征与个人完成100m最短时间的关系

利用多因素方差分析研究AF、ABP、AL和PTL共4项对于个人完成100m最短时间的差异关系，具体参数见表4。

表4 运动员100m跑最好成绩多因素方差分析一览表

结果表明，模型R平方值为0.807，AF、ABP、AL和PTL均对个人完成100m最短时间产生极显著性差异关系，进一步使用方差（单因素方差）或者事后检验进行相关分析。使用Pearson相关系数表示相关关系的强弱情况见表5。

表5 运动员完成100m最短时间与竞技年龄指标相关分析一览表

由表5知，个人完成100m最短时间和AF之间的相关系数值为0.145，接近于0，说明个人完成100m最短时间和AF之间没有相关性。与ABP之间的相关系数值为-0.231（<0.05），说明个人完成100m最短时间和ABP之间存在显著负相关关系。与AL、PTL之间的相关系数值分别为-0.49和-0.675（<0.01），说明个人完成100m最短时间和AL和PTL之间有着极显著的负相关关系。

3 分析与讨论

3.1 相对年龄效应

研究表明100m跑项目中不存在相对年龄效应，所以100m跑项目选材时基本可以忽略运动员的出生月份[9]；季节性出生日期对优秀游泳运动员的表现差异基本没有影响[14]。游泳与短跑都是体能主导型速度性项目，出生日期对运动表现差异基本没有影响，不存在相对年龄效应。然而，集体球类运动（足球、冰球等）项目、半职业水平和青少年男性中存在相对年龄效应不平等最大强度的危险性[6]。统计100m跑突破10s运动员出生月份，发现100m跑顶尖水平竞争中不存在相对年龄效应。综上，相对年龄效应主要存在于集体球类项目中，在个人项目中不明显[11-13]。在培养世界级100m跑运动员时，注重短期效益，只为青少年比赛获得好成绩，而选择相对年龄大运动员，不利于培养世界顶尖100m跑运动员。教练应当选拔和有潜力、有技术的年轻运动员，重点训练其专项能力而不是利用他们的先天属性。

3.2 100m跑突破10s运动员竞技年龄特征

运动训练与竞赛是一个连续多年的完整过程，年龄特征贯穿着训练与竞赛的全过程。竞技年龄是运动员生理年龄[5]、心理年龄和运动年龄的的种综合表现。不同项目运动员开始一般性训练年龄、专项训练年龄、进入高水平能力，运动水平下降年龄遵循着不同规律[7][8]。前人发现世界优秀100m男子首次突破或达到国际级健将水平（10.25s）的平均年龄为21.8±2.7岁，最优成绩年龄为25.8±3.0岁，世界田径速度性项群优秀男子运动员的平均退役年龄为31.4±3.2岁，竞技年限11.9±2.9岁[14]。本研究发现，运动员平均AF为23.71±2.56岁，100m突破10s运动员的平均ABP为24.99±3.44岁，平均AL为26.12±3.93岁，平均PTL 3.36年。100m跑进10s比达到国际级健将水平要求更高，顶级100m跑运动员首次跑进10s平均年龄高于优秀100m跑运动员达到健将水平也就不难理解，同时，100m跑进10s运动员比优秀100m运动员达到个人最好成绩的平均年龄更小。

2010年之后100m突破10s运动员AF和ABP均减小；运动员AL逐年代增大；20世纪90年代之后运动员100m跑PTL较之前明显提升，开始稳定在3年以上。这说明运动员达到顶尖水平，创造最好成绩年龄，均有“年轻化”趋势，而最后一次跑进10s呈“高龄化”趋势，顶尖水平保持能力增强，黄金竞赛年限增长。具有突破早，出现最好成绩早，跌出顶尖水平晚，顶尖水平保持期长的“两早一晚一长”的新趋势。有研究表明世界优秀田径运动员表现为成才早，出现最高成绩晚和退役晚的“一早两晚”现象[5]。90年代以来世界优秀田径运动员最佳竞技年龄明显增大，运动寿命也增长[8，10]。成才早、运动寿命增长观点与本研究相似，但是，100m突破10s运动员在进入21世纪之后，出现最佳成绩年龄呈减小的趋势，与前人的研究相反。同时，以上研究发现，中国优秀田径运动员出现最佳竞技年龄早于世界优秀田径运动员，并将其归因为过早和过度的专项负荷训练、早期全面身体训练基础不牢固。随着运动训练理论更加科学、训练保障体系更加完善，运动员出现最佳竞技年龄提前，并不一定“早熟早衰”，例如金·柯林斯在2002年就跑出了9s98的成绩，当时他26岁，符合传统的田径最佳竞技年龄区间，然而，2004-2012其每个赛季都没有跑进10s，2013-2016年他的赛季最好成绩分别达到9s99、9s97、9s98、9s93，可以看出其最佳竞技年龄是割裂开的，存在“双高峰”。所以，践行科学化训练理念，为“大龄”运动员创造优异成绩提供平台[15]，把握世界100m发展新趋势，才能培养更多顶尖100m运动员。

3.3 100m跑突破10s运动员身体形态特征

100m跑是体能主导类速度性项目，成绩构成为反应时间（1%）、起动时间（5%）、加速时间（64%）、保持最大速度时间（18%）和减速时间（12%），而100m成绩又由运动员体能、技能、心理等因素决定，身体形态在体能中占有重要地位[16]。本研究发现，100m跑突破10s运动员平均身高变化不大，2010年之后，体重呈“轻型化”趋势；1999-2018，运动员BMI指数逐年代减小；1990-2018运动员RPI指数逐年代递增，且2010-2018运动员RPI达到历史峰值。Nevill等研究RPI指标与20m、40m跑及纵跳的相关性，发现RPI比BMI指标更适于评价运动员跑、跳能力[17]。近10年男子100m运动员呈现高大化趋势，相对BMI，RPI与100m跑成绩相关性更高，体型高大的运动员取得好成绩的概率更高，2012-2014顶级100m男运动员RPI越来越大。同时表明，我国100m跑选材将对运动员身高提出更高的要求，最大步长和次最高步频相结合将成为100m跑运动员主流趋势[9]。

3.4 100m跑突破10s运动员竞技年龄特征与个人最好成绩的关系

运动员AF与个人完成100m最短时间没有相关关系，运动员完成100m最短时间与ABP、AL、PTL均呈负相关。100m作为定距离计时项目，完成时间数值越小，说明成绩越好。说明100m跑进10s运动员ABP、AL及PTL越大，个人完成100m最短时间越短，100m最好成绩越好。分析20世纪80年代后期国际体坛所出现运动员职业化问题所带来的影响，随着更多顶级运动员把田径运动当作一种职业，以及商业赞助的推广，运动员的竞技年龄和运动能力的保持期不断延长，较长的运动寿命也为创造更好地运动成绩提供了基础[18]

从运动员个体比较来看，占据世界前五好成绩的运动员尤赛恩·博尔特（9.58s）、泰森·盖伊（9.69s）、约翰·布雷克（9.69s）、阿萨·法鲍威尔（9.72s）、贾斯汀·加特林（9.74s），ABP分别为23岁、27岁、23岁、28岁、33岁，有3个年龄超过27岁，远大于总体均值24.99岁；AL分别为31岁、34岁、30岁、34岁、35岁，PTL分别为10年、10年、11年、13年、15年，都远大于平均值26.12岁和3.36年；盖伊、鲍威尔、加特林虽然均已37岁，但2018赛季依然可以跑出10s10以内的成绩，他们AL和PTL还可能继续增大；至于30岁的布雷克在2019年赛季初仍然跑出9s98，其AL和PTL仍在继续增大。PTL为1年的运动员共计57人，其中54名个人最好成绩在9s90以后。2018年，苏炳添跑出9.91秒个人最佳成绩时已经30岁，这是中国大多数优秀短跑运动员的退役年龄。所以，AF不能影响运动员的最好成绩，AL、ABP和PTL更大往往能催生更好的100m成绩，“大龄”运动员在100m最顶尖水平竞争中扮演越来来越重要的角色。

4 结 论

100m突破10s运动员不存在相对年龄效应，竞技年龄具有突破10s早，出现最好成绩早，跌出顶尖水平晚，顶尖水平保持期长的“两早一晚一长”的新趋势；21世纪开始，身体形态呈“轻型化”趋势；运动员BMI指数逐年代减小，RPI指数逐年代递增；首次突破10s年龄不影响运动员的最好成绩，创造最好成绩年龄及最后一次跑进10s年龄越大，10s以内水平保持期长，运动员100m最好成绩越好。“大龄”运动员出现在顶级100m跑赛场将越来越常见。

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Changing Trend of Body Shape and Competitive Age of Athletes Who Broke 10-second Barrier

SUN Minkang, GONG Lijing

China Institute of Sport and Health Science, Beijing Sport University, Beijing, 100084, China.

This study is to provide intellectual support for the selection of top 100-meter athletes and the formulation of multi-year training plans from studying the chang trend of body shape and competitive age of 100-meter athletes who broke through 10 seconds. The relationship among first height, weight, breakthrough age, age of creating the best performance and the best performance of athletes who broke through 10 seconds in 100 meters were analyzed by literature review and mathematical statistics. The result showed that the athletes who broke through 10 seconds in 100 meters did’t exist relative age effect and the best competitive age had a new trend of breaking through 10 seconds early, achieving the best performance early, falling out of the top level late, and maintaining the top level for a long period of time. The trend of body size became lighter from the 21th century. The BMI index of athletes decreased year by year, while the RPI index increased year by year. The age of breaking through 10 seconds for the first time did’t affect athletes' best performance, what’s more, the older of creating the best performance and the last run in 10 seconds, the longer the horizon remains within 10 seconds, and the better the performance. It will be more and more common for “older” athletes appear in the top 100-meter race field.

100 metressprint; 10-second barrier; Body shape; Competitive age

G804.5

A

1007―6891（2020）05―0040―06

10.13932/j.cnki.sctykx.2020.05.09

2019-10-13

2019-11-08

科技部国家重点研发计划重点专项（2018YFC2000601）。