职业运动员的VBT

上周，我们探讨了基于速度的训练（VBT）如何融入大学体育环境。我们收到了许多积极反馈，因此决定将这一话题扩展为针对不同人群的五篇系列文章。本周，我们将聚焦职业运动员的VBT训练；探讨构成他们生活特有的种种情况，以及VBT如何帮助职业运动员克服日常训练中的诸多障碍，从而优化运动表现。

障碍

与任何职业一样，运动员在工作中需要考虑的因素不胜枚举。仅举几例：

1. 雇佣/解雇、合同及就业保障
2. 因公出差与休闲旅行
3. 家人、朋友以及工作与生活的平衡
4. 财务规划、注意事项与稳定性
5. 总体压力和工作量，以及长期健康因素

在大多数职业领域，表现都是关键，体育运动也不例外。主要区别在于，运动员要想发挥出色，必须保持最佳的身体状态，这要求他们具备与其运动项目或位置相适应的、且始终如一的体能水平。

从许多方面来看，职业体育都是一项商业活动。这项商业活动取决于运动员的表现、整体健康状况以及运动员个人本身。虽然管理层最终决定谁去谁留以及如何组建球队，但正是后勤团队（运动训练师、体能教练、队医、运动心理学家）确保了运动员在球队中的健康。 他们所采取的措施，往往决定了运动员是受伤还是保持健康，是发挥出色还是表现失常，最终甚至关乎运动员能否保住自己的职业生涯。

训练应有助于提升表现

训练——无论是专项训练还是力量房的辅助训练——最终都应提升运动员的整体表现。训练是催化剂，而恢复过程才是提升体能水平和表现的关键[1]。然而，如果训练刺激过大，运动员的恢复时间会延长，且可能对表现造成比必要时间更长的负面影响。 此外，过大的训练刺激还会使运动员面临过度训练或受伤的风险[1, 4]。

即便是经验最丰富的教练，当运动员——尤其是职业运动员——每天承受着巨大的压力时，也很难准确判断什么样的训练刺激才是恰当的。旅行、家庭、合同、比赛、训练课，不一而足。考虑到这一点，多一双“眼睛”来观察，或者利用数据作为某种“合理性检查”，都能帮助教练对自己的训练方案更有信心。

VBT对职业运动员的益处

经过科学设计的基于速度的训练（Velocity Based Training），能够通过数据点来验证运动员的训练是否达到了预期适应效果，评估每日训练状态，并在活动 赛季中监测疲劳状况，从而帮助教练预防过度训练或伤病[1-2, 6-8]。虽然它无法洞察一切，也无法解决所有问题，但作为教练工具箱中的又一利器，它能为制定每日训练负荷提供重要参考。

职业运动员需要考虑职业生涯的长久性，而这往往直接取决于他们的整体健康状况。虽然这两个方面确实存在交集，但更大的回报也是值得考虑的因素。这意味着运动员越健康，表现就越出色；表现越出色，需求就越高。 需求越高，收益就越大。归根结底，针对性地训练运动员以增强表现并降低受伤风险，不仅能造福运动员个人及其职业生涯，也能惠及整个体育组织。

没有唯一正确的答案

正如体能训练领域常言——条条大路通罗马。迄今为止，体能训练的实施方式已带来显著进步，降低了受伤风险，并提升了运动表现[1, 4-8]。对于那些对自己制定训练计划和监测能力游刃有余、信心十足的教练而言，要让他们接受健身房技术浪潮的冲击，恐怕并非易事。

尽管力量训练室的技术似乎仍处于起步阶段，但趋势表明，未来几年数据分析将持续渗透到体育运动领域[10]。作为一名教练，如果你能利用数据点，并据此调整活动 运动员提供恰到好处的刺激活动 引发能够提升表现的适应性反应，你又何乐而不为呢？ 这可能意味着运动员更健康、准备更充分，表现更出色，受伤更少，甚至可能为运动员、教练和组织带来更高的收益。

结论

训练运动员并没有唯一正确的途径，而且恐怕永远也不会出现这样的途径。体育运动的要求千差万别，不同位置的需求各不相同，运动员本身也各不相同。力量训练室的数据，特别是基于速度的训练，有助于精准识别运动员的优缺点，提供关于日常备战状态的洞察，并监测运动表现的长期趋势。它能够随时随地实现运动训练的个性化，如果运用得当，还能帮助提升职业运动员的表现并延长其职业生涯。

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回归基础？回顾VBT和力量训练的起源！

来源

1. Baechle, T., Earle, R., & 美国国家力量与体能协会 (2008). 《力量训练与体能训练精要》（第3版）. 伊利诺伊州香槟市：Human Kinetics出版社。
2. Bourdon, P. C., Cardinale, M., Murray, A., Gastin, P., Kellmann, M., Varley, M. C., … Cable, N. T. (2017). 《运动员训练负荷监测：共识声明》. 《国际运动生理学与表现杂志》，12(5月)，161–170.
3. Gonzalez-Badillo, J.; Sanchez-Medina, L. 运动速度作为抗阻训练负荷强度的衡量指标。《国际运动医学杂志》2010, 31, 347–352.
4. Jidovtseff, B.; Harris, N.; Crielaard, J.; Cronin, J. 利用负荷-速度关系预测1RM。《力量与体能研究杂志》2011, 25, 267–270.
5. Jiménez-Reyes, P., Samozino, P., Brughelli, M., & Morin, J. B. (2017). 基于跳跃过程中力量-速度曲线分析的个性化训练效果。《生理学前沿》。
6. Jovanovich, M.; Flanagan, E. 基于速度的力量训练研究应用。《澳大利亚力量与体能杂志》2014, 22, 58–69.
7. 曼恩（Mann, B.）、卡扎迪（Kazadi, K.）、皮伦（Pirrung, E.）与延森（Jensen, J.）（2016）。《培养爆发力型运动员：运动员速度训练的应用》。密歇根州马斯基根海茨：终极运动员理念出版社。
8. Mann, J. B., Thyfault, J. P., Ivey, P. A., & Sayers, S. P. (2010). 自主调节渐进式抗阻训练与线性周期化训练对大学运动员力量提升的影响。《力量与体能研究杂志》。
9. Thorpe, R. T., Atkinson, G., Drust, B., & Gregson, W. (2017). 精英团体运动运动员疲劳状况的监测：对实践的启示。《国际运动生理学与表现杂志》，12，27–34。
10. Grand View Research, Inc. (2019年12月5日)。体育分析市场规模到2025年将达46亿美元：复合年增长率（CAGR）：31.2%： Grand View Research, Inc. 摘自https://www.prnewswire.com/news-releases/sports-analytics-market-size-worth-4-6-billion-by-2025–cagr-31-2-grand-view-research-inc-300969722.html