中国女排运动员网上高度与非技术因素灰色关联分析

张 义 杜 宁

（华南师范大学体育科学学院，广东广州 510006）

随着现代排球的发展，非技术因素在比赛中的作用越来越重要，运动员的身体形态和网上高度等非技术指标是女子排球队取得优异成绩的重要因素之一[1]。作为隔网对抗项目，运动员网上高度的高低决定着其比赛中能否占据主动权，包括扣球高度和拦网高度，一方面能体现运动员进攻与防守能力，另一方面可权衡队伍总体攻防能力[2]。目前，世界排坛总体朝着“高、全、快、变”的方向均衡发展，高度一直都是排球项目首要的制胜要点，受到各队教练员的广泛关注，也是选拔运动员的重要条件之一。而竞技能力非衡结构的补偿效应理论表明，运动员某项非技术指标的优势能够弥补了她们其他非技术因素的不足[3]。因此，研究中国女排运动员网上高度与其它非技术因素的关联程度，分析二者相互之间的关系，能为中国女排运动员提高网上高度指明训练方向，同时还能为运动员选材提供借鉴，具有一定现实作用。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

以网上高度与非技术因素灰色关联为研究对象，以2023 年世界女排联赛中国女排运动员为调查对象。

1.2 研究方法

1.2.1 文献资料法

通过国际排联官网、中国排协官网，搜集2023年世界女排联赛中国女排运动员的年龄、身高、体重、扣球高度及拦网高度，并计算出对应的克托莱指数（体重×1000/身高）、HS 值（扣球高度-身高）和HB 值（拦网高度-身高）。同时查阅大量有关文献，为本研究奠定一定理论基础。

1.2.2 灰色关联分析法

灰色关联分析是对系统态势发展变化进行量化分析的方法，作为一种因素分析方法，它采用量化方式获得灰色关联度，区分系统变量之间关系的密切程度[4]。本研究通过建立运动员网上高度和非技术因素灰色关联模型，从而定量分析年龄、身高、体重、克托莱指数、HS 值以及HB 值与运动员扣球高度、拦网高度的关联程度。

2 中国女排运动员网上高度与非技术因素灰色关联分析

2.1 参考序列和比较序列的确定

设定中国女排运动员扣球高度、拦网高度为参考序列，分别记为Xi(k)，i={1，2……23}；Yi(k)，i={1，2……23}。设定年龄、身高、体重、克托莱指数、HS值、HB 值为比较序列，记为x1(k)，x2(k)……x6(k)。

表1 中国女排运动员扣球高度、拦网高度及非技术因素指标初始数据

2.2 原始数据无量纲化

由于不同指标量纲及数量级不同，为确保评估结果具有对比性和体现指标变异程度差异性，需要将不同指标集中统一规范化处理[5]。文中采用均值化方法，将原始数据进行无量纲化处理，以各个原始数据除以各组数据的平均值得到均值化数列，计算公式：xi(k)=Xi/Xi0，1……23，i={0，1……6}或xi(k)=Yi/Yi0，1……23,i={0，1……23}均值化结果见表2。

表2 中国女排运动员扣球高度、拦网高度及非技术因素指标均值化处理

2.3 计算参考序列和比较序列的绝对差

根据表2 的数据利用公式Δ0i(k)=|X0(k)-Xi(k)|（i=1，2……6），将参考序列与比较序列进行比较，得出两级最大差和最小差，再从差值中找出总的两级最大差，M(X)=0.382，M(Y)=0.375，总的两级最小差，m(X)=0.001，m(Y)=0。

2.4 中国女排运动员扣球高度与非技术因素灰色关联分析

2.4.1 中国女排运动员扣球高度与非技术因素灰色关联系数

根据关联系数计算公式xi(k)=（△min+ρ·△max）/（△0i+ρ·△max），并取分辨系数ρ＝0.5，△max 为M(X)，△min 为m(X)，得出扣球高度各项的灰色关联系数（表3）。

表3 中国女排运动员扣球高度与非技术因素灰色关联系数

2.4.2 中国女排运动员扣球高度与非技术因素灰色关联度及排序

根据关联度的计算公式Ri＝1/n∑ξ0i(k)/k，k=1，2，3……，计算出各非技术因素与中国女排运动员扣球高度的灰色关联度（见表4），分别是：R2＝0.923＞R5＝0.889＞R4＝0.848＞R3＝0.815＞R1＝0.634。依据灰色关联分析原理，关联度越大的曲线与参考曲线的拟合程度越高，说明2023 年世界女排联赛中国女排运动员的身高与扣球高度关联程度最高，其次是HS 值（运动员单手扣球弹跳能力），再次是运动员克托莱指数、体重，年龄是与运动员扣球高度关联程度最小的因素。

表4 中国女排运动员扣球高度与非技术因素灰色关联度及排序

2.5 中国女排运动员拦网高度与非技术因素灰色关联分析

2.5.1 中国女排运动员拦网高度与非技术因素灰色关联系数

根据关联系数计算公式，取分辨系数ρ＝0.5，△max 为M(Y)，△min 为m(Y)，得出拦网高度各项的灰色关联系数（见表5）。

表5 中国女排运动员拦网高度与非技术因素灰色关联系数

2.5.2 中国女排运动员拦网高度与非技术因素灰色关联度及排序

通过关联度计算公式计算出各因素与中国女排运动员拦网高度的灰色关联度（见表6），分别是：R2＝0.914＞R5＝0.868＞R4＝0.835＞R3＝0.805＞R1＝0.637。说明2023 年世界女排联赛中国女排运动员的身高与拦网高度关联程度最高，其次是HB 值（运动员拦网弹跳能力），再次是运动员克托莱指数、体重，年龄是与运动员扣球高度关联程度最小的因素。

表6 中国女排运动员扣球高度与非技术因素灰色关联度及排序

3 分析与讨论

3.1 中国女排运动员身高情况分析

当今世界女排优秀运动员的身高呈增长趋势，其作为优秀排球运动员的重要形态特征已得到广泛共识[6]。2023 年世界女排联赛中国女排运动员平均身高是187.87cm，最高的是队长袁心玥，为202.00cm。在不同专位中，主要进攻位置副攻平均身高最高，在网前呈现中间高、两边低的山峰现象，且主攻略高于接应。

通过表4 和表6 可以看出，运动员身高是与扣球高度、拦网高度关联程度最高的非技术因素，灰色关联度分别是0.923 和0.914，表明运动员的扣球高度与拦网高度受身高影响最大。因此，平均身高越高的球队，在比赛中扣球和拦网上越能占有一定的优势，而想要提高排球运动员的扣球高度、拦网高度，就必须有较好的身高优势。同时，也反映出身材高大化成为当今世界优秀女子排球队非技术因素选材的基础条件[7]。

3.2 中国女排运动员弹跳能力情况分析

弹跳力实际上是运动员的力量、速度、灵敏、爆发力等全面身体素质的综合体现，是排球运动员最重要的一项专项素质，排球比赛中的扣球、跳发球、拦网，都需要运动员具备良好的弹跳力，其优劣对于运动员能否发展成为优秀运动员起着关键性的作用[8-9]。本届世界女排联赛中国女排运动员平均扣球弹跳高度是126.61cm，平均拦网弹跳高度是114.39cm；不同专位中，接应平均扣球、拦网弹跳高度最高，主攻与副攻弹跳高度较为接近。

通过表4 和表6 可知，中国女排运动员HS 值与扣球高度的灰色关联度为0.889，HB 值与拦网高度的灰色关联度为0.868，两者都有着较高的关联度。说明现代排球阶段，女排运动员的弹跳能力对扣球高度、拦网高度有着较大的影响，表现为运动员弹跳能力越好，网上高度越有优势，进攻及拦网越能占据主动权。

3.3 中国女排运动员克托莱指数情况分析

克托莱指数是体重与身高的派生指标，其大小在某种程度上反映了人体肌肉质量和力量的优劣程度[10]。本届世界女排联赛中国女排运动员平均克托莱指数是445.03，主攻专位平均克托莱指数最高，副攻次之，接应最低。

通过表4 和表6 可知，中国女排运动员扣球高度、拦网高度与克托莱指数的灰色关联度分别是0.848、0.835。说明了在某种程度上中国女排在运动员的选拔上对克托莱指数的关注。因此，对于运动员扣球高度、拦网高度的提升不能单从身高一方面进行训练，体重也是不可忽略的因素。

3.4 中国女排运动员体重情况分析

体重是反映人体长度、围度、宽度和厚度发育状况的重量整体指标，一般与肌肉体积、横断面积及肌力的发育成正比[11]。本届世界女排联赛中国女排运动员平均体重是72.70kg，副攻平均体重最重，主攻次之，接应最低，呈现出与运动员身高相同的分布情况。

通过表4 和表6 可以看出，中国女排运动员扣球高度、拦网高度与体重的灰色相关度分别是0.815、0.805，关联程度较接近克托莱指数。由于排球运动较少有身体对抗，过重的体重也会影响运动员的弹跳能力，因此运动员的体重应在保证力量的前提下，可以适当降低。

3.5 中国女排运动员年龄情况分析

年龄在一定程度上代表着运动员的参赛经验和成熟程度。通过灰色相关分析，发现运动员扣球高度、拦网高度在与几个非技术因素的关联程度中年龄关联度最低，表明年龄对运动员的扣球高度、拦网高度影响最小。此外，中国女排运动员平均年龄为24.13 岁，符合世界优秀女排平均年龄的特征，但新生队员较多，经验不足，整体来讲是一支偏年轻的队伍。

4 结论

2023 年世界女排联赛中国女排运动员扣球高度、拦网高度与非技术因素指标关联程度具体表现为中国女排运动员网上高度与身高关联程度最高，曲线拟合程度较好；与扣球弹跳能力、拦网弹跳能力的关联程度次之；再次是克托莱指数、体重；年龄与网上高度关联程度最低。