跑步常用工具介紹:Strava(下集),如何準備一場馬拉松?

發表於2018/02/03
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承接上集,下集主要會讓各位跑者了解如何使用Strava的Fitness&Freshness功能來準備一場比賽,並在比賽完後透過Race Analysis的功能快速分析檢討比賽中的狀況,做為未來改善的參考。

Fitness & Freshness(體能與活力指數)

這個功能一開始很難了解在做什麼,甚至看不懂有什麼幫助,但當了解它的運作原理後,這是一個用來準備馬拉松賽事(全/半馬/10k/5k)非常客觀實用的工具!

首先要使用這個功能必須在每次的跑步都記錄心率,因為它必須使用到上集提到的Suffer score(吃力指數),透過它背後寫好的運算公式將這個Suffer socre轉換成Training Impulse(訓練衝擊),簡單來說這個Training Impulse就是訓練負荷程度的量化數字,根據這個數字再轉成疲勞指數(Fatigue),有了Fatigue對於Fitness(體能)就會有所提升,這也是我們訓練的目的,透過訓練增加疲勞同時也對體能有所刺激,使體能(Fitness)指數增加。

有了體能指數、疲勞指數這兩個量化的數字之後,將體能減去疲勞即可得到狀況指數(Form),這個數值愈大表示狀況好,反之愈小則表示狀況差。而透過長期的觀察Fitness與Fatigue的走勢搭配當下身體的體感,可以慢慢找出適合自己的最佳數值,當我們準備一場比賽時就是要將自己的狀況在比賽當天調整至最佳,而這個工具讓我們有一個客觀參考的方向。

以下提供我準備2017台北馬、2018渣打馬的例子給大家更快速地了解這項功能:


Fitness & Freshness這張圖可以顯示的區間範圍有三種:半年、一年、所有時間。這邊以半年這個區間來說明。

從圖中可以看到三個數字,最上方出現的三個數字是今天(2018/2/2)的狀態,今天的Fitness =67、Fatigue=69、Form=-2,也就是說今天的狀態是稍微差一點。

基本上在訓練的過程中,Form大部分都會是負值的,練得多一點或是強度大一點所得到的Fatigue就會比較高,自然而然Form呈現負值就很平常,透過長期趨勢和當當下的體感可以大概了解自己在負多少時真的是非常疲累的,以我來說大概要-10~-20左右就是較高負荷的情況,而像是今天才-2代表在baseline基準線左右。

圖中紅色框起來的區間是從去年12/17台北馬至今年1/28渣打馬,可以看到圖中的黑線(Fitness)在台北馬過後的一週開始往下掉,原因是台北馬後的當週我在進行調整,而接下來的三週進入密集訓練(連三週破100k),可以發現體能指數緩慢增加,差不多在渣打馬前兩週到10天左右達到最高點,之後開始減量調整,可以看到Fitness從最高點急速往下掉,這是因為減量的關係,Fitness往下掉是正常的,但注意下方的淺灰色線(Form)也開始急速上升,從1/12當天的-16一路升到比賽前一天1/27的+19。

同樣的情況,可以注意綠框的台北馬訓練週期也是一樣的走勢,Fitness在訓練的過程中逐步上升至賽前減量期開始前,減量開始後Fitness急速下降,但相對地下方淺灰色線的Form(狀態)便開始急速上升至賽前一天的+18。

再來我們可以看到綠框以前的Fitness都大致持平,因為當時常未針對目標賽事開始進行專項訓練,只是一般維持體能的跑步而已。

由於2017台北馬成功破3且破PB,所以台北馬至渣打馬的這6週的調整基本上就是仿照台北馬的方式,所以可以發現Fitness及Form的趨勢幾乎一樣!

台北馬前1天:12/16的狀態為

Fitness = 63、Fatigue =45、Form = 18

渣打馬前1天:1/27的狀態為

Fitness = 63、Fatigue =45、Form = 19

因為網頁只顯示整數,背後實際數字應該是小數位數,故渣打馬前1天的Fitness、Fatigue均和台北馬前1天相同,但Form卻多了1。

台北馬及渣打馬均破了PB,故以後這三個數字將是未來準備下一場馬拉松可以參考的基準。

另外我們拉回在減量期前的巔峰期的這三個數字是如何呢?

台北馬前10天:12/7的狀態為

Fitness = 69、Fatigue =75、Form = -6

渣打馬前10天:1/18的狀態為

Fitness = 70、Fatigue =78、Form = -8

從這兩組數字可以知道減量期前的巔峰狀態的Fitness可以達到約70的水準,但因尚未減量故疲勞指數較高,這時的Form(狀況)還是負值。

以上是Fitness & Freshness的圖表應用,每位跑者都可以透過長期趨勢來判讀這張圖表將自己在目標賽事前調整到最佳狀態。

Race Analysis(比賽分析)

當比完一場比賽後,手錶將記錄上傳至strava後,我們可以將Run type改為Race,那麼Race Analysis將會根據這筆跑步數據進行分析,例如全馬來看,它會自動每5k加總一個時間,方便你比較每5k的配速是否穩定。

下方這張圖是今年渣打馬拉松的Race Analysis,可以看到上方這張圖的橫軸是距離、縱軸為配速。而上方的圓圈是每5k會將累計的時間顯示在上面,而每個圓圈中間的數字即代表該5k所花的時間。

這樣的分析功能有點像是國外一些金牌賽事的成績証明上寫的東西,一些較具規模的馬拉松賽事每5k 就會有一個晶片感應點,而半馬處也會有一個感應點,所以在成績証明上面都會有這樣的資訊。

註:目前我知道台灣的賽事有每5k晶片計時的有台北馬、萬金石馬,但台北馬沒有中間點21k的晶片計時。


從這張圖可以發現30k之前都很穩,而在30k之後pace有掉速的狀況發生(所謂的撞牆),而最慢的1k是發生在最後一座上橋約36~37k處,pace只剩4:19。

全程的平均配速4:10,最快1k是發生在第一折返點22~23k處,因為看到折返的跑友特別興奮,這1k已經跑到4:00。

大致上來看,最快比平均快10秒,最慢比平均慢9秒,還算在控制範圍內,但因為30k後較4:10這個pace慢的距離變多了,導致後半馬比前半馬慢了約2分10秒左右,也是最後無法SUB255的主因。

註:若是參加的比賽是山路類型,可以切換至GAP比較有參考價值,因為上下坡本來就會使配速忽快忽慢。

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