關於 epoc計算 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

淺談長距離訓練(中)

本篇延續相同主題，繼續探討上篇提及的兩種已被證實有效之訓練手段：第一類-低強度、大量訓練、第二類-少量、高強度訓練。

前篇討論過，根據之前的研究與經驗結合，目前能推論出：長距離項目的訓練應該把較多比例投資在第一類，因為第二類可能引起自主不平衡、需要足夠恢復時間、可短時間適應見效、可能較快接近臨界值。既然第一類型的訓練手段佔了最大比例，那麼更要釐清如何讓這部分訓練的效益最大化，避免浪費時間。

美國田徑教練協會給出的有氧能力訓練指南是：採用每分鐘心跳130-140下、或最大攝氧量的65%強度、訓練量為20分鐘～2小時的方式去刺激脂肪氧化能力(用脂肪供能)、加強檸檬酸循環效率…等。看起來是非常合理的訓練方向，但我仍然想著找出不一樣的答案，即使無法，至少得更清楚知道跑在不同心跳率強度、攝氧量強度究竟會產生的影響是什麼？因為過去很常看到選手即使是在進行有氧野外跑或有氧間歇…等練習，過程也會莫名越跑越快、開始乳酸堆積、甚至最後一趟要all out全開，我很好奇那樣子跑得較快、心跳跳得較快的效果會是什麼？

1932年關於最大攝氧量的研究發現，當跑動速度大於某特定點(依人能力而異)之後，人體對於攝氧與用氧的能力，不管是心肺、循環、肌肉…等都到達極限，即使能夠用更快速度奔跑，並不代表身體用氧能力、效率跟著變高，相對的，超過這個速度(1975研究改稱關鍵速度)跑動時，氧債(現稱運動後過耗氧量=EPOC)會隨之提高。有研究也顯示氧債對人體影響可達24-48小時以上，而氧債的償還並非透過加快呼吸、心跳，因此練習之後的安靜心跳率可能無法幫助檢測恢復水平。看到這些之後，似乎能夠合理推斷在進行有氧訓練的時候，如果不小心跑得太快了，雖然實力上或許能夠輕鬆應對，但也可能悄悄的留下未知比例的氧債，若是在身體尚未從氧債中恢復又銜接可能影響自主平衡的高強度間歇訓練，如此循環下去，可能這就是最終導致訓練量、訓練強度明明都夠高，但成績卻踟躕不前的一些案例？(且這裡尚未加入肌力訓練，這項不可缺少且可能需要足夠休息與恢復去得到效果的訓練)

如何讓第一類-低強度、大量訓練的效益最大化，是否要關注在：“不要不小心跑得太快？”做出這樣的推斷似乎非常合理，畢竟，“想讓身體最大化產生有氧適應，因此想辦法讓身體在有氧區間強度下延長運動時間，同時不造成氧債、過多疲勞影響練習與恢復”這個論述對於想要強化有氧能力來說十分合邏輯，這就像“一個人為了練出更多肌肉，因此延長身體接受阻力訓練、破壞肌纖維組織的機會，同時不影響恢復、不造成傷害疾病，配合營養休息充足，好可以增加訓練的頻率。”雖然兩者談論著不同生理適應，但是邏輯應該都是相似且正確的。

如果那樣推斷是較正確的，那麽，在進行最大化有氧適應的訓練過程中，除了不小心會跑太快以外，還有什麼情況可能導致長距離訓練的效益降低呢？研究顯示持續相同運動強度時，有種尚未完全知曉機制的慢性物質會出現並導致肌肉收縮效能降低、逐漸增加疲勞感、逐漸提高心跳率…等，有理論認為是因為逐漸徵招TypeII型肌纖維，而當TypeII型的肌纖維參與反覆形式的有氧運動便會使效率變得較低，因此，即使一開始看起來不是很高的強度，可能也會在運動一段時間之後逐漸受慢性物質影響變得無法承受而必須停止。

綜合以上，能否合理推斷出：1.如果強度選擇過高，跑者會一直以過快的速度跑動，而無法讓身體最大化產生有氧適應，也可能因此讓身體留下不易監控的疲勞。2.即使一開始選擇看似輕鬆的配速或強度，也會隨著時間的推移逐漸受到慢性物質影響，最終使肌肉收縮效能降低、心跳加快…等，繼續堅持跑動下去，只是跑在偏離有氧適應的區間。3.如果已經跑到TypeII型肌纖維大量參與運動，甚至跑到出現腿痠的情況還要堅持跑動下去，是否那是造成腿型粗壯的原因之一？回想Max國內外觀察過長距離選手訓練與多年前實際培訓中長距離選手的經驗，很多時候教練or選手以為自己在練有氧，但可能跑著跑著不小心就跑到乳酸區間去了(只是乳酸量可能沒高到無氧閾值那樣痛苦，最佳有氧適應在4mM/L以下)，或以為自己在鍛鍊有氧肌纖維的工作效能，卻跑著跑著就變成在鍛鍊TypeII型肌纖維，導致腿越跑越粗，也使得TypeII型肌纖維適應了那種慢速收縮的工作模式，以至於在比賽中偶爾想要進行衝刺都無法順利發揮。

如果有氧能力就像耐力型選手說的一樣，佔了運動專項能力相當高的比例，甚至高到沒空安排肌力訓練，那更應該要在鍛鍊有氧能力時，好好的把訓練效益發揮到最高。

P.S.該主題旨在探討長距離項目的訓練概念，並從最大化有氧訓練的效益著眼，較適合已定型的長距離選手、跑者採納，並不鼓勵所有人都以此種概念進行訓練，尤其是國小、國中、以及新手運動員階段。

下篇會根據“上、中篇”的概念給出訓練方向，以及一些實際訓練上可用的計算方式。

如果你對田徑訓練、路跑、運動表現訓練、肌力與體能、或是健身有興趣的話，希望Max在這裡的分享對你有點幫助，一起進化成更好的人/更強的人！
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#這篇比較硬 #慎入

如何閱讀你的訓練狀態 (How to Read Your Training Status) ？

七月中從台灣回來之後，非常順利連續不間斷訓練了五週。最近 945 頻頻跳出「巔峰狀態 (Peaking)」，這又代表什麼意思？

在講解訓練狀態以前，我們先簡單了解兩件事：1.體能狀態(Fitness) 2.訓練負荷(Load)

Fitness 指的是使用者的體能狀態，指標就是大家熟知的最大攝氧量 (VO2Max)。透過合適的訓練，最大攝氧量會上升，你就會獲得一個體能狀態 ⬆️ 的圖案。

Load 則是指訓練負荷，採用的是運動過後攝氧量 (EPOC) 的估計值，簡單來說就是目前訓練對於跑者的負荷程度高低，關係到訓練恢復時間的長短。

兩者組合起來，就會有 8 個訓練狀態：資料不足、訓練中斷、效率不佳、恢復訓練、維持效果、高效訓練、巔峰狀態、以及過度訓練。

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我今天出現的巔峰狀態（體能狀態⬆️訓練負荷⬇️ ）官方解釋："利於競賽的理想體能狀態。因為巔峰狀態很短，應該提前計畫，減少訓練負荷量讓身體有充分的時間恢復。"

巔峰狀態一般是由於體能上升、而訓練負荷下降（例如賽前一週的減量效果）才會出現，它最佳的出現時機就是賽前。另外由於能維持的時間很短，太早巔峰反而不利保持到比賽。

可是有趣的事來了，我這陣子的訓練強度，無論是質與量，其實是一直上升的。過去四週的跑量分別是 107、116、121、131 公里，為什麼訓練負荷反而 "下降" 了呢？

要知道這點，則要進一步了解訓練負荷的數值大小計算，也跟跑者本身的體能狀態息息相關。簡單來說，我現在出現巔峰並非是減量造成的，而是體能狀態上升得比預期快，相較起來負荷反而變小了。

白話文就是，身體在告訴我一件事：「你現在狀態很好喔，要嘛抓緊機會趕緊比賽，不然訓練強度可以再提高！」既然現在距離比賽還這麼久（48 天)，我打算利用一下這個小巔峰，再次把強度堆疊上去。

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因此這週的課表會納入三個質量訓練，同時跑量會達到 140 公里，如果挺得過去，下禮拜訓練狀態應該就會回到「高效訓練 (Productive)」。

保持在「巔峰狀態」跟「高效訓練」往往是跑者最開心的事，這代表不斷增加強度的同時，身體也一次次透過訓練而進步，簡直是最好的結果了。可是過程一定要格外小心！

巔峰狀態再往上一格，就是令人聞風喪膽的「過度訓練 (Overreaching)」，這常出現在強度增加太快，並且沒有給身體足夠時間休息的時候。如果看到過度訓練，還嘴硬不調整，那就有很高的機會要受傷了。

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跑步最重要的還是持續，像是 Garmin 935/945 提供的訓練狀態和負荷這些功能，有助於跑者更理性對待自己的訓練，不過還是要記得：

第一，你心率要準、資料點才會準，這就是我現在進行強度訓練，都會配戴心率帶的原因（輕鬆跑靠光學心率即可）。

第二，你要懂得閱讀，並且對自己的能力很清楚。就像同樣跳出一個巔峰狀態，隨著訓練時期以及跑者特性的不同，要打鐵趁熱還是謹慎守成，就會造成截然不同的結局。

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課表終究是死的，而人是活的。我總期待跑者要知道自己在幹嘛，懂得利用數據、而不是被數據所束縛和限制。

大數據珍貴之處，往往不在於數據本身，而是在茫茫的資料海中，找出對使用者真正有意義的資料，進而作出合適的建議。

然後下決定的，還是「#人」本身，這才是科學化訓練的價值。

（更多資訊可以看圖文）

#訓練文最不討喜
#但我還是要寫
#相信會有人看

【我怎麼知道當次的「訓練效果」如何？】

只要有帶心跳錶的話，每次用GARMIN的運動錶訓練完，選擇「詳細資訊」後，錶上都會顯示15項分析數據，其中一項是我到今年才搞懂的數據，那就是「訓練效果」(Training Effect，以下簡稱TE)。
【請參考圖一】

這項數據是由FIRSTBEAT這家公司的演算法所分析出來的，目前除了GARMIN的運動錶有之外，Samsung與Suunto的穿戴式裝置也有。對FIRSTBEAT這家公司有興趣的可以參依這篇：http://rocky549.blogspot.tw/2015/08/firstbeat.html

我原本以為這個數據沒什麼意義，但每次訓練完它都會在列表中，實在很礙眼，所以才下定決心要把它搞懂，看它到底是怎麼被定義出來的。而且我也想更客觀地確認「我這次訓練到底算是『輕鬆』還是『辛苦』？」訓練效果(TE)似乎就是為了滿足這項需求。

曾得過七次山徑跑世界冠軍的傳奇人物強納森．懷亞特(Jonathan Wyatt)曾說：「我真的很看重『TE』這個分析數據。它不但即時告訴我當前訓練的費力程度，也為我的訓練情況提供了很棒的資訊。這就是科學化訓練該有的樣貌啊！」

他的這句話讓我更有動力要把它的來龍去脈給搞清楚。

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【TE替你的訓練效果分級】

從FIRSTBEAT的官網上的資料可查出：TE是一項個人化的量化指標，它的數值是從1.0~5.0。當然，數值愈高也代表訓練愈辛苦，身體承受的壓力愈大。

ⓄTE1.0~1.9
自覺量表：非常輕鬆
有氧效益：動態恢復
效果描述：它主要的目的在「縮短恢復時間」，當你在這個訓練效果中訓練達一個小時以上，可以替有氧體能打好基礎，對入門跑者來，這種訓練量的課表很適合用來發展有氧耐力的基礎。但對於訓練有素的跑者而言，此種訓練量對運動表現完全沒有幫助。也就是說，如果你的訓練結果一直在這個區間，你的成績永遠不會進步。

ⓄTE2.0~2.9
自覺量表：輕鬆
有氧效益：維持體能
效果描述：這類的課表有助於維持你目前的有氧能力。此外，具有這類效果的訓練也能替未來的高強度訓練打下穩固的基礎。此級訓練量的課表對任何訓練計畫都是不可獲缺的一部分，它是體能維持穩固的基礎，就像建築物的樑柱一樣。

ⓄTE3.0~3.9
自覺量表：中等強度
有氧效益：提升體能
效果描述：TE3.0以上的課表，若能每週練2次就能有效提升有氧運動表現(但不宜超過4次)，而且這級訓練效果還不需要特別的恢復時間。

ⓄTE4.0~4.9
自覺量表：很辛苦
有氧效益：大幅度提升體能
效果描述：TE4.0以上的課表若能每週練1~2次就能大幅提升有氧運動表現，但前提是中間需要穿插TE1.0~2.9之間的恢復訓練2~3次。

ⓄTE5.0
自覺量表：非常辛苦
有氧效益：訓練已經超量(Overreaching)
效果描述：這類課表也能大幅提升有氧運動表現，但休息時間要延長很多，身體才能恢復到正常狀態。TE5.0雖然代表效果十足，但這種下猛藥的練法對身體同時也造成很大的壓力，所以不宜多練，太常進行這類特效藥的課表會導致過度訓練(Overtraining)。不建議入門跑者吃下此類課表，只適合體能水準較高(跑力50以上)的跑者在特定的情況下服用。
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【TE到底是怎麼定義出來的？可靠性如何呢？】

計算TE需要兩種資料：(1)背景參數與(2)即時參數。

(1)背景參數就是指使用者資料，像是：性別、年齡、身高、體重以及最重要的「最大心率」，最大心率一定要實際檢測出來，不能套公式。檢測方式請參考本書前面的章節。另外還有一些資料是經過一段時間的上傳訓練結果後所計算得到數據，像是活動量級(Activity Class)、恢復時間與每月運動量。活動量級的分級標準是從每週的訓練時數與頻率來判斷。
【請參考圖二】

(2)即時參數就是在運動過程中不斷輸入演算模組的資料，以跑步來說就是心率、配速和高度以及「EPOC最高值」(Peak EPOC)來評估。前面已經談過，訓練結束耗氧量會比平常安靜狀態來得高，增加的耗氧量我們就稱為EPOC。因此他們就是利用下圖來決定你此次訓練的效果，座標軸中的橫軸是活動量級，縱軸是EPOC的最高值，裡頭的五條斜線分別代表TE 1.0~5.0。(若對EPOC有興趣可以參考這篇文章：http://rocky549.blogspot.tw/2015/09/epoc.html)

【圖三】同樣的訓練量對活動量1級的跑者而言已是超量訓練，但對溉量5級的跑者而言，訓練效果僅僅只能維持體能而已。

如此，只要我們知道你的活動量級與此次訓練過程中的EPOC最高值，就能評估此次你的訓練效果為何。例如同樣是EPOC最高值為50 (ml/kg)的訓練，對活動量1級的跑者來說，訓練效果已達5.0以上，已經是超量訓練，但對活動量5級的跑者而言，效果還不到2.0，所以這種訓練幾乎無法提升他的體能。

換句話說，活動量級較高的人需要更艱苦的訓練，達到更高的EPOC，才能達到相近的訓練效果。比如說今天想要達到TE4.0的效果，活動量10級的跑者要達到EPOC 200才行，但活動量5級的跑者只要到100即可。

目前TE也可以在訓練當下即時顯示，所以運動員現在可以在開始訓練後，藉由監控TE的數值來判斷今天的訓練到何時可以結束。這樣就能確保訓練達到最佳化，又不會練得太累或太輕鬆。我建議跑者可以把TE設在跑錶的其中一個顯示頁面上，藉此監控即時的訓練效果。

TE很接近訓練量的概念，它是把「訓練強度」與「訓練時間」加成起來的數據，再量化你的訓練效果。比如說你全力跑一場10公里的路跑賽跟全程馬拉松的結果都會接近5.0，像間歇、節奏跑與長距離的LSD，雖然結果不同，但如果時間拿捏恰當的話效果都會落在最佳大的在3或4。

【註】目前具備FIRSTBEAT所提供的TE這項功能的裝置有：
GARMIN：610, 620, 910XT, 920XT, Fenix 2, Fenix 3, epix (GARMIN的跑錶，從610之後就加入這項分析功能)
Suunto：t3, t4, t6, Abit3
Samsung：Gear S, Gear Fit, Gear 2, Gear 2 Neo, GALAXY S5, GALAXY Note 3, GALAXY S4