Work-in-zone против time-in-zone: новый инструмент анализа тренировочной нагрузки?

Так все-таки, пирамидальное или поляризованное распределение?

Time-in-zone (TIZ) стандартная метрика оценки тренировочной нагрузки - сколько времени атлет провел в той или иной зона - из этого мы можем сказать пирамидальная или поляризованная методика тренировок была. То есть она умеет сказать, сколько вы провели в зоне, но принципиально не способно сказать, в какой ее части вы там сидели. 200 Вт на спуске накатом и 300 Вт на границе первого лактатного порога у про гонщика могут оба попасть в одну Z1 — и для TIZ это будет одно и то же. Свежая работа из Massey University предлагает закрыть эту дыру метрикой work-in-zone (WIZ) и заодно прогоняет всё через компонентный анализ.

Дизайн исследования

Авторы взяли 12 мужчин-велосипедистов (возраст 26,9 ± 4,6 года): девять уровня Tier 3 (highly trained), двое Tier 2 (international) и один Tier 1 (World Class) по классификации McKay. У всех записывалась мощность с частотой 1 Гц на собственных приборах — SRM, Favero Assioma, Quarq, FSA — на протяжении 26 недель: 25 недель тренировок плюс семидневная элитная (UCI 2.2) многодневка (Tour of Southland, Новая Зеландия).

Лабораторного тестирования не было — спортсмены раскиданы по разным странам, поэтому зоны задали через пиковую 20-минутную мощность за весь массив данных. Граница Z2/Z3 — 95% от пиковой 20-мин мощности, граница Z1/Z2 — 85% от неё. Внимание! Подразумевается 3х зональная модель (до LT1, между LT1 and LT2, and over LT2). Дальше для каждого человека посчитали два распределения: классический TIZ (доля времени в зоне) и WIZ — долю работы в киложоулях, накопленной в каждой зоне, по простому соотношению работа (кДж) = мощность (Вт) × время (с) / 1000.

Поскольку три зоны — это замкнутая композиция (сумма всегда 100%, рост одной зоны механически отнимает у других), обычная статистика тут даёт некорректные выводы. Авторы сделали compositional data analysis (CoDA) с изометрическим лог-отношением (ILR): ILR-1 описывает баланс «Z1 против Z2+Z3», ILR-2 — баланс «Z2 против Z3» внутри высокоинтенсивного домена.

Что показали цифры

Пиковая 20-мин мощность по группе — 376 ± 16 Вт, границы зон легли на 303 ± 13 Вт (Z1/Z2) и 357 ± 15 Вт (Z2/Z3).

Первое — тренировки. За 25 недель набрали 365 ± 85 часов. По TIZ это классическая пирамидальное распределение тренировок: Z1 — 85,1%, Z2 — 7,6%, Z3 — 7,3%. А вот по WIZ картина перекашивается вверх: Z1 — 73,4%, Z2 — 11,7%, Z3 — 15,0%. Те же самые файлы, та же неделя — но доля Z3 удвоилась, как только мы стали считать работу, а не время.

Второе — гонка. Семь дней многодневки: TIZ дал Z1 67,1% / Z2 10,9% / Z3 22,1%. А WIZ — Z1 41,4% / Z2 15,0% / Z3 43,6%. Вот это и есть главный заголовок исследования: в гонке WIZ показал почти вдвое больше в Z3 (43,6%), чем TIZ (22,1%). По времени гонщик треть гонки «отдыхает» в Z1, но по работе почти половину всех киложоулей он провел в Z3 (выше ПАНО).

Третье — индекс поляризации оказался слеп. Polarisation index не различил TIZ и WIZ статистически (главный эффект метода p = 0,738). В тренировках: TIZ 1,90, WIZ 1,96 — оба non-polarised, оба пирамидальные. В гонке оба перевалили за 2,0 (TIZ 2,14, WIZ 2,08). То есть PI уловил разницу контекста, но проглядел разницу метода — при том что CoDA эту разницу метода поймал (p < 0,001 и по ILR-1, и по ILR-2).

Четвёртое — собственно CoDA. ILR-1 был выше в тренировках (1,724) и в TIZ (1,614), ниже в гонке (0,802) и в WIZ (0,911) — то есть и переход к гонке, и переход к WIZ сдвигают композицию от Z1 к Z2+Z3. ILR-2 в гонке ушёл вниз (−0,629 против −0,051 в тренировках), показывая, что внутри высокоинтенсивного домена баланс смещается от Z2 к Z3.

КАК ПРИМЕНИТЬ НА ПРАКТИКЕ

Сразу скажу, что TrainingPeaks WKO5 умеет считать work-in-zone (в Intervals icu наверное тоже) - то есть сама методология не новая, но теперь завалидированная свежим исследованием. Но просто включить новую колонку — мало, надо понимать, что она вам говорит.

Перестаньте читать TIZ в гонке как меру нагрузки. Если вы готовите спортсмена к многодневке или к рваной групповой гонке, TIZ-распределение систематически недооценивает высокоинтенсивную работу. На практике гонщик проехал гонку, говорит "да ок, большинство времени сидел в пелотоне, не работал". А потом через пару дней вдруг на тренировке не может крутить, говорит пустой. Никакого парадокса: половина всех киложоулей ушла в Z3, и именно эти киложоули стоят дороже всего по восстановлению. Считайте абсолютную работу в Z3 в кДж, а не процент времени — это куда честнее коррелирует с тем, как спортсмен будет чувствовать себя через два дня.

В тренировках используйте обе метрики. По TIZ-пирамидальное распределение с 85% в Z1, но смотрите всегда параллельно в WIZ. Если доля работы в Z2+Z3 ползёт к 25–30%, а вы декларируете «поляризованную аэробную базу» — у вас рассинхрон между тем, что вы думаете, и тем, что реально делаете. Это типичная ловушка любителя, который «честно катает много Z1», но каждый второй длинный заезд незаметно дрейфует в верх зоны на подъёмах и отвечает на каждую аттаку или проезжающего мимо деда.

Конкретный протокол сравнения сессий. Возьмите две тренировки с одинаковым TIZ в Z3 — допустим, обе дали 20 минут в Z3. Непрерывная 20-минутная темповая на 360 Вт и тридцать спринтов по 40 секунд за 600+ Вт дадут вам один TIZ, но радикально разный WIZ и совершенно разную физиологическую цену. WIZ хотя бы частично разводит эти сценарии.

МОЙ ВЗГЛЯД

Любопытно, кстати, что в списке литературы под номером 42 они цитируют в том числе мою работу по durability — так что к основному предмету спора я подхожу не со стороны.

А спор у меня по сути один. Работа по определению накапливается быстрее в верхней части зоны — это мощность × время, линейная функция мощности. Сказать «WIZ показывает больше Z3, чем TIZ» не совсем корректно. Особенно когда Z3 у авторов простирается от 357 Вт до 1000+ Вт — это гигантский диапазон, внутри которого 360 Вт и 1100 Вт метаболически живут на разных планетах. WIZ внутри такой зоны не столько «открывает» высокоинтенсивную работу, сколько механически переоценивает её из-за самой ширины зоны. Трёхзонная модель здесь — слабое место, и более дробная сетка (по 6 зональной например?) половину эффекта бы съела.

Второе — зоны заданы не по физиологии. 95% и 85% от пиковой 20-мин мощности — это удобный полевой прокси, авторы сами это признают, но привязки к лактатным или вентиляторным порогам нет. А WIZ продаётся именно как инструмент, лучше отражающий нагрузку. Получается, мы строим «более физиологичную» метрику поверх нефизиологичных границ. Пока зоны не привязаны к critical power или порогам — абсолютные доли WIZ остаются артефактом выбора процентов - то есть нужно новое такое же исследование, но с лабораторным определением порогов.

Третье и для меня главное — статика. И TIZ, и WIZ одинаково слепы к тому, когда в заезде накоплена работа. 300 Вт на свежих ногах и 300 Вт после 3000 кДж — это для WIZ один и тот же киложоуль в одной и той же зоне. Но физиологически это разные миры: durability смещает кривую «мощность–длительность» по ходу работы, и та же механическая мощность после долгой нагрузки соответствует совсем другой внутренней интенсивности.

Четвёртое — выборка. n = 12, только мужчины, и — что мне нравится меньше всего — из анализа убрали победителя многодневки из-за неработающего датчика мощности во время гонки. То есть самый сильный гонщик выпал из «элитного» датасета. Плюс stage race ≠ однодневка ≠ тренировка любителя. Внешняя валидность тут узкая, и переносить эти конкретные 43,6% Z3 на ваши тренировки я бы не стал.

ИТОГ

Work-in-zone — не революция, но это полезное напоминание, что время в зоне и нагрузка в зоне — две разные вещи, и в соревнованиях они расходятся радикально. Откройте свою последнюю многодневку или групповую тренировку: посмотрите не на проценты времени, а на абсолютные киложоули в Z3. Если их там в полтора-два раза больше, чем подсказывала картинка TIZ — вы только что нашли, откуда берётся та усталость, которую файл «не объяснял».

Clark B, Macdermid PW. Compositional Analysis of Time- and Work-Based Intensity Distributions in Elite Cyclists During Training and Stage Racing. Appl Sci. 2026 Jun 3;16(11):5607. doi: 10.3390/app16115607.