4种不同的基于速度的阻力训练编程模型对身体表现的影响
Javier Riscart-López1,2, Juan Sánchez-Valdepeñas1,3, Raúl Mora-Vela3
1Faculty of Sport Sciences, Universidad Pablo de Olavide, Seville, Spain.
International journal of sports physiology and performance
|January 3, 2024
概括
针对四种力量训练模型,对它们对身体表现的影响进行了比较. 与波浪和恒定模型相比,线性和反向编程模型在强度和跳跃高度方面显示出类似或更大的改进.
科学领域:
- 运动生理学 运动生理学
- 运动科学 运动科学 运动科学
- 生物机械分析 生物机械分析
背景情况:
- 力量训练编程模型显著影响体力表现的适应.
- 了解各种训练结构的差异性影响对于优化运动发展至关重要.
- 以前的研究已经探索了不同的周期化策略,但对关键性能指标的特定编程模型的直接比较是有限的.
研究的目的:
- 为了比较四种不同的力量训练编程模型的有效性:线性 (LP),波形 (UP),反向 (RP) 和恒定 (CP).
- 评估这些模型对最大力量 (1RM),运动速度 (AV),跳跃性能和冲刺能力的影响.
- 确定哪个编程模型在物理性能指标上产生了卓越的改进.
主要方法:
- 48名中度训练的男性参加了为期8周的全坐训练干预.
- 参与者被随机分配到四种编程模式之一 (LP,UP,RP,CP),相对强度 (65% 1RM) 和总体体积相匹配.
- 干预前和后测量了包括1RM,各种负载的平均速度 (AV),反运动跳跃高度和20米冲刺时间在内的关键性能指标.
主要成果:
- 所有编程模型都在1RM,AV和速度特异性测量方面取得了显著的改善 (AV > 1,AV < 1),除了20m冲刺时间外.
- 线性 (LP) 和反向 (RP) 编程模型导致反运动跳跃高度的显著改善,而不是波浪式 (UP) 和恒定的 (CP) 模型.
- 在任何训练组中都没有观察到20米跑步冲刺时间的显著改善.
结论:
- 这四种编程模型 (LP,UP,RP,CP) 都有效地提高了整体的体力表现,特别是基于力量和速度的指标.
- 线性 (LP) 和反向 (RP) 编程模型似乎更有利于提高爆炸力,反运动跳跃高度的更大增长表明了这一点.
- 虽然所有模型都提高了强度,但与UP和CP相比,LP和RP可能为与功率相关的适应提供更好的好处.


