北京冬奥会速度滑冰女子3 000 m速度节奏特征研究

刘博文，项浩天，任占兵

（1. 深圳大学 体育学院，广东 深圳 518060；2. 北京体育大学 运动人体科学学院，北京 100084）

速度节奏反映了在竞速项目运动过程中机体调节能量代谢的供应，使身体的位移产生快与慢的周期性、阶段性变化特征，速度节奏可分为全冲型节奏、积加速节奏、匀速节奏、消极节奏、抛物线型节奏和变换节奏6种。速度节奏对体能类竞速项目有着重要的影响，它可以通过改变能量输出的比例来控制速度的变化，因此，合理地把控速度节奏对运动成绩具有积极影响。速度滑冰是典型的周期性体能类竞速项目，2022年北京冬奥会速度滑冰比赛设置有男女500 m、1 000 m、1 500 m、5 000 m，女子3 000 m，男子10 000 m和男女团体追逐赛14个小项。本研究重点选择速度滑冰女子3 000 m项目进行研究，我国选手韩梅和阿合娜尔·阿达克参与了角逐。对于短距离速滑项目而言，运动员应采用全冲型节奏，快速的起跑能力是取得优异成绩的基础。在中距离速度滑冰比赛中，运动员普遍采取“积加速节奏”策略，3 000～5 000 m的长距离速度滑冰运动员也普遍采用这样的策略，即在起跑获得最大速度后，随着比赛的进行，配速逐渐下降。目前国内外关于速度滑冰节奏策略的研究主要集中在短距离和中距离上，长距离速度滑冰的速度节奏量化研究比较少见。迄今为止，也鲜有关于速度滑冰女子3 000 m速度节奏特征的定量研究。

本文拟针对2022年北京冬奥会速度滑冰女子3 000 m运动员的速度节奏特征进行研究。我们假设，速度滑冰女子3 000 m运动员在比赛中会采取积极加速的配速策略，其分段速度节奏与比赛成绩具有一定的相关性。本研究拟通过观察速度滑冰女子3 000 m的速度节奏特征来进一步研究该项目的制胜规律，并进一步丰富和发展该项目的训练学理论基础。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

选择2022年北京冬奥会20名速度滑冰女子3 000m运动员，依据Muehlbauer的方案，按照比赛名次取中位数，中位数以上名次为高名次，中位数以下名次为低名次。据此将运动员分成2个组别，第1～10名运动员为高名次组（身高：170.90±7.70 cm，体重：61.10±5.67 kg ）；第11～20名运动员为低名次组（身高：169.00±5.59 cm，体重：61.70±6.80 kg ）。 本研究同时选择了世界纪录保持者玛蒂娜·萨布里科娃（Martina Sablikova）、北京冬奥会冠军荷兰运动员伊雷妮·斯豪滕（Irene Schouten）、亚军意大利运动员弗兰切丝卡·洛洛布里吉达（Francesca Lollobrigida）和季军加拿大运动员伊莎贝尔·韦德曼（Isabelle Weidemann），以及我国在该项目的参赛运动员韩梅和阿合娜尔·阿达克，进行个案比较和分析。

1.2 研究方法

1.2.1 文献资料法

在中国知网、Wed of science等数据库，以“节奏”“速度滑冰”为关键词检索国内外文献，筛选出国内外77篇文献，进一步了解速度节奏对体能竞速类项目影响的理论基础和研究现状。收集北京冬奥会长距离速度滑冰的分段数据，比赛数据来源自北京冬奥会官方网站，使用国际滑冰联盟认可的瑞士OMEGA量子计时系统记录每名运动员各阶段的比赛成绩，精度为百万分之一 。比赛地点位于中国北京“冰丝带”国家速滑馆。

1.2.2 调查法

就长距离速度滑冰的全程速度节奏和重点环节特征问题与国内训练学专家进行交流访谈，了解速度节奏在长距离速度滑冰项目中的特点和应用。

1.2.3 数理统计法

比赛计时采用400 m计时方案，将速度滑冰女子3 000 m比赛分为8个阶段数据。对于相关速度节奏参数的计算主要选择了分段平均速度、分段相对速度、分段相对时间和降速差。降速差反映运动员高速滑跑的持续能力，是绝对速度和速度耐力的综合体现。为了方便观察速度保持趋势，0～200 m分段不参与计算降速差。

采用独立样本检验，考察不同名次被试者在各个参数之间差异的显著性；使用皮尔逊相关系数观察不同参数与比赛成绩之间的相关性，相关性大小的评判标准为：||≥0.5为强相关，0.5＞||≥0.3为中等相关，0.3＞||≥0.1为弱相关；＞0为正相关，＜0为负相关。使用线性回归模型，确定各个阶段相对速度对比赛成绩的预测：y＝bx+e；其中y为比赛成绩，x为各阶段速度百分比，为回归系数，为残差。所有数据使用Excel 2019收集归类，使用SPSS 25.0进行统计分析，显著性水平设为＜0.05。各参数使用平均数±标准差方式表示。

2 结果与分析

2.1 北京冬奥会速度滑冰女子3 000 m速度节奏特征

2.1.1 北京冬奥会速度滑冰女子3 000 m速度节奏的整体趋势

图1-a描述的是不同名次运动员与世界纪录保持者玛蒂娜·萨布里科娃（Sablikova Martina）的对比图。本届冬奥会速度滑冰女子3 000 m的平均成绩为245.03±5.39 s，高名次组运动员的平均成绩为240.86±2.16 s，第11～20名运动员的平均成绩为249.19±4.33 s，高名次组和低名次组平均成绩差异表现出非常显著性（＝0.000）。运动员在0～200 m的平均速度最慢为9.93±0.21 m/s；200～600 m的平均速度最快为12.91±0.26 m/s；200～3 000 m的平均降速差为0.15±0.07 m/s。运动员的速度节奏均呈现相似的趋势，即在0～200 m快速起动，在200～600 m达到最大分段平均速度，随后速度逐渐下降。图1-b为本届冬奥会前3名运动员的分段平均速度，平均速度分别为12.66±0.96 m/s、12.60±0.88 m/s、12.57±0.97 m/s；平均降速差分别为0.03±0.14 m/s、0.09±0.15 m/s、0.08±0.16 m/s，获得冠军的荷兰运动员伊雷妮·斯豪滕（Irene Schouten）是为数不多的在最后一圈还能加速的运动员。

图1 速度滑冰女子3 000 m分段平均速度变化曲线Figure 1. Variation curve of phase average velocity in speed skating women's 3000m

2.1.2 北京冬奥会速度滑冰女子3000m分段速度节奏特征

在分段平均速度上，除0～200 m外，高名次组运动员的分段速度均显著高于低名次组运动员。对于分段相对速度，在200～600 m、600～1 000 m，高名次组运动员的分段相对速度显著低于低名次组运动员（＝0.044，＝0.049）；在2 200～2 600 m内，高名次组运动员的分段相对速度显著高于低名次组运动员（＝0.004），见表1。

表1 速度滑冰女子3 000 m不同名次运动员分段平均速度与分段相对速度Table 1 The phase average speed and the phase relative speed in different rankings in speed skating women's 3 000 m

2.2 北京冬奥会速度滑冰女子3 000 m分段速度特征与比赛成绩的相关性和回归分析

2.2.1 分段平均速度和分段相对速度与比赛成绩的相关性分析

图2 速度滑冰女子3 000 m分段平均速度和分段相对速度与比赛成绩的相关性Figure 2. The correlation with the competition results between the phase average speed and phase relative speed in speed skating women's 3 000 m

通过对分段相对速度与比赛成绩的相关性分析发现，0～200 m的分段相对速度与比赛成绩之间呈现正相关（=0.502，=0.024）；1 800～2 200 m的分段相对速度与总成绩之间的相关性为（=-0.472，=0.036），2 200～2 600 m的分段相对速度与比赛成绩之间的相关性最大（=-0.604，=0.005），见图2-b。

2.2.2 分段相对速度和比赛成绩的线性回归分析

各阶段分段相对时间和比赛成绩的回归分析结果显示，比赛成绩与0～200 m（图3-a）的分段相对时间存在显著负相关，最佳回归方程为y＝382.21-1667.15x（R=0.252，=0.024）；同时，比赛成绩与1 800～2 200 m（图3-b）、2 200～2 600 m（图3-c）分段相对时间之间存在显著正相关，最佳回归方程分别为：y=-19.58+2000.80x（=0.223，=0.036）和y=20.69+1671.84x（=0.366，=0.005）。

图3 速度滑冰女子3 000 m分段相对时间与比赛成绩的回归分析Figure 3. regression Analysis of phase relative time and competition results in speed skating women's 3 000 m

2.3 速度滑冰女子3 000 m中外运动员分段速度节奏比较分析

对比我国运动员韩梅、阿合娜尔·阿达克和本次比赛前三名运动员的分段速度曲线（图4）可知，前三名的最大速度为13.11±0.08 m/s，韩梅和阿合娜尔·阿达克的最大速度分别为12.92 m/s和12.38 m/s。韩梅在第1段降速差最大，为0.36 m/s，第6段降速差最小，为0.06 m/s；阿合娜尔·阿达克在第1段降速差最大，为0.25 m/s，第6段降速差最小，为-0.07 m/s。从平均降速差可以了解到，阿合娜尔·阿达克在加速后的速度保持上要优于韩梅，甚至略优于前三名的运动员（表2）。

图4 中国速度滑冰女子3 000 m运动员与世界优秀运动员分段平均速度Figure 4. The average speed of speed skating women's 3 000 m Chinese athletes and the phase average speed of worldwide elite athletes

表2 中国速度滑冰女子3 000 m运动员与前3名运动员降速差比较（m/s）Table 2 Comparison of the deceleration difference between the national speed skating women's 3 000 m athletes and the top three athletes (m/s)

表3 中国速度滑冰女子3 000 m运动员与世界优秀运动员分段速度差比较（m/s）Table 3 Comparison of speed difference between Chinese speed skating women's 3 000 m athletes and world elite athletes(m/s)

3 讨论

3.1 北京冬奥会速度滑冰女子3 000 m速度整体趋势

本研究发现，在2022年北京冬奥会速度滑冰女子3 000 m比赛中，运动员普遍采用了积加速节奏策略。这与前人的研究结果类似，即研究人员认为的一种对能量毫无保留的策略。

速度滑冰女子3 000 m运动员后程速度的下降是多重因素共同作用的结果，从空气动力学角度来看，水平的躯干是最佳的姿势，因为在长距离速度滑冰项目中，约80%的能量损失来自于风阻，运动员必须要保持一个较低姿势来降低风阻。研究发现，在中长距离的比赛中，顶级速滑运动员推离期间躯干越低，成绩越好。虽然蹲伏滑冰在生物力学上是有好处的，但是在生理上却是不利的，这种姿势会增加下肢肌肉的张力，间歇性阻断血流供应，使血液流向工作区域的流量减少。另外，膝关节角度越小，脱氧程度越大，这也解释了在1 500 m项目中运动员膝关节角度不断增加的原因。因此在速度滑冰女子3 000 m比赛中，运动员的速度会随着时间的推移而不断降低。但在个案中观察到不同的节奏策略模式，比如获得冠军的荷兰运动员伊雷妮·斯豪滕（Irene Schouten）是为数不多的在最后一圈还能够积极加速的运动员，并创造了新的奥运会纪录。

3.2 北京冬奥会速度滑冰女子3 000 m分段平均速度与比赛成绩之间的关系

3.2.1 北京冬奥会速度滑冰女子3 000 m起始分段平均速度与比赛成绩之间的关系分析

对起始分段相对时间与比赛成绩的相关性分析发现，速度滑冰女子3 000 m比赛成绩与开始阶段0～200 m的分段相对时间呈负相关。通常，积极的起步被视为短距离速度滑冰项目中一个重要的制胜因素。但是在中距离速度滑冰1 500 m项目的研究中发现，起步速度较快的运动员在比赛后期相对较慢，总时间也会长，即使在不同性别、竞技水平的运动员间也有此规律，上述研究支持了本研究的发现。研究人员对比了1 500 m速度滑冰自选配速和最优配速后发现，更快的第1圈会导致更高的空气动力学阻力系数，从而降低有效的推力。因此，这种积极的起跑策略会导致VO快速增加和更多与疲劳相关的代谢产物积累，以至于在比赛的早期阶段对于疲劳的感知程度增加。在我们的研究结果中，在0～200 m阶段，高名次组运动员的相对速度略高于低名次组运动员。这可能归因于低名次组运动员在起动阶段调用的无氧储备更高，导致后程疲劳更早的到来。因此我们推测，在速度滑冰女子3 000 m项目中采取相对较快的起跑策略，并不会给最终成绩带来好处。

3.2.2 北京冬奥会速度滑冰女子3 000 m后程分段平均速度与比赛成绩之间的关系分析

对后程分段相对时间与比赛成绩的相关性分析发现，速度滑冰女子3 000 m比赛成绩与1 800～2 200 m、2 200～2 600 m的时间占比呈正相关。在速度滑冰长距离项目中，拥有良好的有氧能力还可以推迟运动中无氧供能的时间，延缓高强度运动时机体产生的无氧阈乳酸的出现。同时，有氧供能比例会随着距离的增加而逐渐增加，研究发现，在1 500 m、3 000 m和5 000 m三种距离的有氧功能比例分别为65.2%、79.6%和85.4%。因此，在1 800 m左右时，由于前期速度滑冰特殊的滑冰姿势和无氧代谢大量供能，导致血流量减少，代谢产物不断积累，并且会增加快肌纤维的募集，因此滑冰运动员会拥有比其他项目更高的血乳酸浓度。做功肌肉的脱氧可能会导致更快的疲劳进程，进而影响比赛时的滑冰技术，增大风阻，使之难以保持速度。由于速度滑冰3 000 m比中短距离项目需要更高的有氧供能比例，使得比赛后半程的速度成为决定胜负的关键。从图1和表1可以看出，不同名次运动员在起步阶段差距较小，但随着速度增加，运动员的速度差距也随之增大。在2 200～2 600 m时，高名次组运动员的分段相对速度非常显著大于低名次组，说明在此阶段优秀运动员会动用更多能量以维持后程速度，这就要求长距离运动员对于能量要有更加细致的把控。最后我们推测，在比赛后半程，由大量代谢产物积累而导致的疲劳可能是影响比赛成绩的重要因素；优秀运动员会尽可能保持自身较高的速度来进行后半程的比赛，因此强大的乳酸耐受能力和乳酸清除能力可能是3 000 m速度滑冰运动员取得优异成绩的因素之一。

3.3 北京冬奥会速度滑冰女子3 000 m中国运动员速度节奏特点

通过观察分段相对时间与比赛成绩之间的关系，我们发现后程的速度更能影响速度滑冰女子3 000 m的比赛成绩。我国运动员韩梅在前200 m和200～600 m的平均速度与前三名差距不大，但后程速度下降幅度较大，第3段和第4段降速差分别高达0.18 m/s和0.24 m/s。同样，在此之前的2018/2019年速度滑冰3 000 m国际比赛中，韩梅落后世界选手4.46%（10.79 s），其中前200 m仅落后0.14%，但是随着比赛的进行单圈的差距逐渐增加，最后一圈落后达7.64%。这种差异主要归因于运动员身体机能、供能能力和训练习惯等多种因素。最大摄氧量是评价速度滑冰运动员最大有氧能力的重要指标，研究发现，中国国家长距离女子速滑运动员的最大摄氧量仅为49.86±7.76 ml/kg/min，远低于国外优秀运动员，甚至与中短距离运动员并没有显著差异，说明我国长距离速滑运动员有氧能力同国外优秀运动员存在较大差距。由速度曲线可以看出，韩梅拥有较为出色的绝对速度，但后程降速较大。在训练方面，已有借助于学习国外的成功案例，通过调整一定的功能结构和负荷强度结构，明显提升我国速度滑冰长距离女子运动员的体能训练水平，可以为我国运动员备战训练提供参考，但这需要对长期训练负荷和技术动作模式进行个性化改进。因此，如何提高后程速度保持能力可能是我国运动员韩梅面临的重点问题，也是我国速滑项目快速突破的关键。我国运动员阿合娜尔·阿达克虽然后程速度保持能力较好，没有出现较大的降速差，但通过观察可以发现，她的最大速度与世界优秀运动员差距较大。如何在保持较高后程速度的同时增加绝对速度是我国运动员阿合娜尔·阿达克面临的重点问题，而提高她的无氧能力可以为其后程提供速度基础。因此，需要在战略上对我国长距离速滑运动员的训练进行更加细致的规划，从而有针对性地备战下届冬奥会。

本研究仍存在一些限制：首先，本研究基于400 m分段计时方案，相比于几何连续型速度曲线缺少细节的观察。其次，长距离项目在比赛中需要考虑的因素较多，除了基于运动员本身的竞技水平外，生理、环境和个人特点等其他因素也是影响比赛成绩的重要部分，而且线性回归在进行预测时可能无法解释更高比例的结果。最后，在未来需要有更加精确的实验研究，来验证长距离速度滑冰的分段速度特征或分段时间特征与比赛成绩的因果关系。

4 结语

2022年北京冬奥会速度滑冰女子3 000 m运动员在比赛中整体上采用积加速节奏策略。比赛用时与1 800～2 200 m速度的相关性最大；比赛成绩与0～200 m分段相对时间呈负相关，过快的起动不利于后程速度的保持；1 800～2 200 m、2 200～2 600 m分段相对时间呈显著正相关，此阶段保持较高速度有利于取得优异的成绩。中国运动员韩梅在比赛后程速度保持上与世界优秀运动员存在较大差距，建议后程速度的改善应增加有氧训练比重、增强速度耐力，在维持较大绝对速度的基础上，提高后程速度保持能力。阿合娜尔·阿达克虽然拥有较强的后程速度维持能力，但绝对速度与优秀运动员差距较大，建议对绝对速度的改善可适当增加无氧和混氧训练比例，并在稳定后程速度的基础上增加绝对速度。