Как большие данные помогают спрогнозировать темп марафона

Используя данные тренировок, загружаемые в Strava, авторы исследования, опубликованного в журнале Medicine & Science in Sports & Exercise, оценили “критическую скорость”, которая во многом определяет результаты в гонках. В деталях разбирается Алекс Хатчинсон.

Эта статья посвящена новому исследованию, в котором используются данные о тренировках, накопленные в Strava, для прогнозирования времени на марафоне. Но до того, как говорить про выводы работы, нам нужно начать с изучения концепции критической скорости – одной из самых горячих тем в исследованиях по спортивной физиологии. Это довольно изящная концепция, поэтому стоит поговорить про нее.

Допустим, вы берете свои лучшие результаты на трех разных дистанциях, продолжительностью от 2 до 20 минут, например, миля (1609 м), 3 и 5 км. Нанесите их на график, где скорость будет по вертикальной оси и финишное время по горизонтальной, как Алекс Хатчинсон сделал ниже со своими лучшими результатами на 1500, 3000 и 5000 метров. Вы обнаружите, что точки располагаются вдоль изогнутой линии, называемой гиперболой. Говоря более научно, скорость, которую вы можете поддерживать в течение заданного периода времени, обратно пропорциональна прошедшему времени.

Этот факт известен давно, а одним из первых, кто исследовал вопрос еще в 1920-х годах, был Арчибальд Хилл, открывший концепцию VO2max. Что интересно в гиперболических кривых, так это то, что они приближаются к асимптоте, но никогда не достигают ее (асимптота – прямая, к которой неограниченно близко приближается график функции при удалении его переменной точки в бесконечность). Независимо от того, насколько далеко вправо мы протянем эту кривую, она никогда не опустится ниже пунктирной линии, которая для конкретных трех точек данных на графике соответствует скорости 4:41 на милю (2:54 мин/км). Это критическая скорость для Алекса Хатчинсона (по крайней мере, так было около двух десятков лет назад).

Теоретически, этот график предполагает, что со скоростью менее 2:54 мин/км, Хатчинсон может бежать вечно. На практике это, к сожалению, не так. Прошлым летом была опубликована статья, в которой исследовалось, почему у атлет в конечном итоге останавливается, даже когда он бежит со скоростью, ниже критической. Некоторые из возможных проблем включают истощение запасов топлива и суммарное накопленное повреждение мышц. Тем не менее, критическая скорость представляет собой важный физиологический порог. Ниже критической скорости вы можете бежать в “устойчивом состоянии”, при котором частота сердечных сокращений, уровень лактата и другие физиологические параметры остаются примерно постоянными. При превышении критической скорости эти параметры продолжают увеличиваться до тех пор, пока атлет не будет вынужден остановиться. Обычно, на практике, атлет можете поддерживать критическую скорость около часа.

В исследовании Эндрю Джонса и Анни Ванхатало из университета Эксетера, опубликованном несколько лет назад, авторы использовали личные рекорды на дистанциях от 1500 метров до 15 км, чтобы рассчитать критическую скорость группы элитных бегунов, а затем сравнили эту критическую скорость с их марафонским темпом. В среднем, бегуны бежали марафон со скоростью 96% от критической, что согласуется с идеей о том, что нужно оставаться чуть ниже этого порога, чтобы поддерживать ровный темп более часа.

Это очень полезно знать, если вы планируете бежать марафон. Но возникают два вопроса. Один из них заключается в том, могут ли менее элитные бегуны поддерживать 96% от своей критической скорости на марафоне. Учитывая, что они будут бежать гораздо дольше элиты, это кажется маловероятным. Другой вопрос – есть ли более удобный способ оценки критической скорости для большинства бегунов, которые не часто бегают на короткие дистанции, например, на милю.

Это два вопроса подняли авторы нового исследования, опубликованного в журнале Medicine & Science in Sports & Exercise. Барри Смит из Университетского колледжа Дублина и Даниэль Мунис-Палмарес из Университета Хартфордшира в Великобритании проанализировали данные более 25000 бегунов (6500 женщин, 18700 мужчин), загруженные в Strava. Все бегуны участвовали в марафонах в Дублине, Лондоне или Нью-Йорке и фиксировали все свои тренировки не менее чем за 16 недель до забега.

Основное предположение авторов заключалось в том, что тяжелые тренировки обеспечат разумное приближение к гиперболической кривой. Посмотрев тренировочные данные каждого бегуна, они выделили самые быстрые сегменты на 400, 800, 1000, 1500, 3000 и 5000 метров во всем тренировочном блоке. Эти данные были использованы, чтобы построить гиперболическую кривую и рассчитать критическую скорость. После множества экспериментов они определили, что наилучшие результаты получаются при использовании только самых быстрых отрезков на 400, 800 и 5000 метров. Возможно, это происходит потому, что это дистанции, которые бегуны обычно преодолевают во время интервальных тренировок и забегов.

Используя эту модель, они смогли предсказать время марафона со средней точностью 7,7%. С одной стороны, это неплохо для автоматической модели, которая просто смотрит только самые быстрые отсечки на 400, 800 и 5000 метрах. С другой стороны, 7,7% для трехчасового марафонца — это почти 14 минут, что довольно важно, особенно, если вы пытаетесь спрогнозировать свой темп на гонке. Так что на первый взгляд, это немного похоже на оценку индекса массы тела: очень полезно для определения тенденций в масштабе населения, но не так хорошо для принятия индивидуальных решений.

Есть и другие нюансы, которые следует учитывать. В среднем бегуны, участвовавшие в исследовании, бежали марафон на 85% от расчетной критической скорости. Это значительно ниже, чем те 96%, которые имеет элита. Но на самом деле, это неудивительно, ведь любителям в исследовании приходилось поддерживать свой темп намного дольше.

На самом деле, существует четкая тенденция, показывающая, что бегуны с более медленным временем финиша смогли поддерживать меньший процент от своей критической скорости. Бегуны, финишировавшие с временем около 2:30, в среднем бежали на 93,0% от критической скорости, в то время как бегуны, финишировавшие медленнее 5:00, в среднем на 78,9%. Между этими двумя цифрами финишного времени была довольно прямая линия. На приведенном ниже графике этот процент критической скорости показан на вертикальной оси (Rel MS) в виде числа от 0 до 1: например, бегуны, финишировавшие за 150 минут (т. е. 2:30), имеют Rel MS около 0,93.

Это не значит, что более медленные бегуны бежали менее усердно. Дело в том, что невозможно оставаться так близко к своей критической скорости в течение четырех часов, это не так просто, как если бы вы бежали в течение трех часов. Физиологически это совсем другая проблема. Но ключевой момент заключается в том, что с помощью этого графика можно получить более точный прогноз того, как быстро вы пробежите марафон. Если вы “трехчасовой” марафонец, то вероятно, на гонке следует стремиться к 90% от критической скорости, а не к 85% (средний результат в этом исследовании) или 96% (как у элиты в более раннем исследовании).

Еще одна интересная закономерность, которая проявляется на графике выше, заключается в том, что женщины, кажется, могут выдержать несколько более высокий процент критической скорости, чем мужчины. Возможные причины многообразны, включая физиологические различия, различия в тренировках (которые могут повлиять на расчет критической скорости) и различия в темпе самой гонки. Просто запомните этот факт, не стоит слишком сильно его изучать.

Исследователи также проанализировали темп на первых 16 км забега и пришли к выводу, что риск падения темпа в поздней фазе гонки существенно возрастает, если стартовать со скоростью, превышающей 94% от вашей критической скорости. Основной вывод — слишком быстрый старт по сравнению с вашей физической подготовкой будет наказан богами марафона — несомненно, верен, но непонятно, имеет ли 94% порог какое-то особое значение. Вероятно, безопаснее и определенно проще просто начать марафон в том темпе, который, по вашему мнению, вы сможете поддерживать до финиша.

На рынке уже есть различные инструменты, которые используют подход, аналогичный описанному здесь, для оценки критической скорости (или, по аналогии, критической мощности). Среди таких инструментов измеритель беговой мощности Stryd и программа для велоспорта GoldenCheetah.

Безусловно, необходима проверка больших данных на предмет того, насколько хорошо эти модели работают в реальном мире. Это поможет бегунам решить, стоит ли доверять алгоритмам в планировании гонки. Это исследование — неплохое начало, но пока не стоит планировать свой марафон на основании полученных в этой работе данных.