Предупреждение. Данная заметка не претендует на научное исследование, а просто описывает некоторые субъективные впечатления автора на основании модели SravistiX.
Мысль написать эту заметку была навеяна двумя фактами. Во-первых, клубным обсуждением о возможности замены бега ходьбой, во-вторых, проблемой с ногой, которая не позволяет некоторое время бегать и приходится бег замещать другой активностью.
В предыдущей заметке я говорил о том, что уровень долгосрочной тренировочной нагрузки (Fitness, CTL) определяется экспоненциально взвешенным результатом предыдущих тренировок. Формула для этого используется простая и незатейливая:
Fitness(day+1)=Fitness(day)+(StressScore(day)−Fitness(day)) × (1−exp(−1/42))
Рассмотрим её повнимательнее. Последняя величина «(1−exp(−1/42))» — это константа равная с точностью до 4 знаков после запятой 0,0235. На самом деле, если отбросить весь этот гламур с экспонентой в формуле, то, по сути, это просто 1/42. Текущий уровень CTL зависит от предыдущего плюс разница между результатом тренировки и предыдущего уровня умноженное на это волшебное число. Отсюда следует немудреный вывод, что для роста показателя CTL уровень тренировки необходимо постоянно повышать. А вот теперь начинается самая «мякотка». Сразу же предупреждаю, что нижеприведенные цифры мои, у вас они могут отличаться, но общая идея, думаю, будет той же.
Пусть путем героических усилий мы достигли уровня CTL=70. Проводим тренировку:
а) Прогулка в нормальном темпе вокруг озера Хепоярви по пересеченной местности (17км, 2:52). HRSS = 76 (26.5 в час). Таким образом прирост показателя за тренировку равен (76-70)/42=0,14.
б) Покатушки на велосипеде (32км, 1:42). HRSS=25 (14.8 в час). Показатель упал на 1.07. Чтобы вырос, надо так кататься не менее 5 часов. Т.е. нагрузка даже меньше чем при хайкинге.
в) Ленивая трусца по пульсу вокруг квартала (25км, 3:01). HRSS=169 (54.5 в час.).Прирост показателя за тренировку равен (169-70)/42=2,36.
г) Интенсивное плавание в бассейне на результат. HRSS=12 за 24 минуты (30 в час). Обычное плавание «на расслабухе» 13 за 45 минут (17 в час). Показатель упал на 1.4.
Чисто для справки: Санкт-Петербургский полумарафон — 215 HRSS, Хельсинкский марафон — 430 HRSS.
Теперь вспомним результирующую таблицу CTL
Как нетрудно увидеть, если время отведенное на тренировку ограничено, то для набора уровня CTL лучше бега (во всяком случае, для меня) ничего нет. Если не можешь бегать, но есть возможность быстро ходить, то лучше ходить, чем кататься на велосипеде.
Иными словами, чтобы достичь уровня 50 с нуля (чтобы более-менее спокойно пробежать марафон, с учетом отдыха и потерей CTL перед марафоном) достаточно или бегать регулярно не меньше часа в день, либо ходить не менее двух часов в день, либо кататься на велосипеде не менее 2.5 часов в день, либо бултыхаться в бассейне примерно такое же время.
На рисунке ниже показана модель роста уровня CTL с нуля при каждодневных тренировках на уровне 50 единиц HRSS. Из рисунка становится ясно, почему, во-первых, это называется «экспоненциальное сглаживание», во-вторых, почему марафон не бегают после пары месяцев тренировок с нулевого уровня.
Если что, я прекрасно понимаю, что в каждом случае работают различные группы мышц, поэтому вот так вот «в лоб» сравнивать эту физическую активность не совсем корректно, там еще куча различных нюансов имеется, например, можно в хлам упороться в тренажерном зале свободными весами и получить HRSS всего 20 за это время. В то же время, при решении данной конкретной задачи по максимизации CTL в именно этой модели за минимальное время, данное рассуждение имеет право на жизнь.
Если же учитывать второй фактор, Краткосрочную Тренировочную Нагрузку (ATL, Fatigue), то мы получаем ограничения по уровню тренировки. Нетрудно увидеть из модели, что с ростом общей тренированности толерантность к нагрузкам растет (кто бы мог подумать!), поэтому сразу по семь часов в неделю бегать с «нуля», скорее всего, просто не выйдет (у неподготовленного человека выше пульс и выше HRSS тренировки). Кроме «перетрена» и травмы ничего не получим на выходе. Поэтому понимание как работает эта модель дает достаточно много для повышения эффективности тренировок в условиях ограничения времени.