馬國強(qiáng) 邱俊 陸姣姣 王金昊 楊明祥 李之俊

1 上海體育科學(xué)研究所（上海200030）

2 上海市第二體育運(yùn)動學(xué)校

場地自行車訓(xùn)練比賽的強(qiáng)度大、耗能多，及時足量的能量補(bǔ)充是影響運(yùn)動能力和競技水平的重要因素。目前，針對場地自行車還缺乏快速、簡便和相對準(zhǔn)確的能耗測試方法。 氣體代謝、心率和SRM功率測量儀雖然均可間接測試場地自行車能量消耗， 且通過運(yùn)動中的氣體代謝指標(biāo)計(jì)算能耗也被認(rèn)為是相對準(zhǔn)確的間接能耗測定方法[1]，但在實(shí)際應(yīng)用中，上述三種方法對于設(shè)備、場地和操作人員要求較高，同時會對運(yùn)動員騎行產(chǎn)生一定影響，在運(yùn)動訓(xùn)練中較難推廣。

已有研究證實(shí)， 加速度測量法是一種評估不同人群體力活動水平的有效方法[2，3]，通過記錄體力活動的數(shù)量、頻率和持續(xù)時間[4]，可以獲得人體一天日?；顒又邪滋旌鸵雇聿煌瑫r段活動強(qiáng)度的數(shù)據(jù)。 已有研究以能耗水平或counts值為切點(diǎn)，建立相對準(zhǔn)確的不同強(qiáng)度體力活動能耗預(yù)測方程，并在實(shí)踐中加以驗(yàn)證[5]。 也有研究發(fā)現(xiàn)， 目前的能耗預(yù)測方程在將加速度計(jì)數(shù)換算成能耗時會低估真實(shí)的能耗水平[6]，且多集中在日?；顒友芯縖7]，對競技體育運(yùn)動訓(xùn)練中能耗的研究還少見報(bào)道。

本研究以氣體代謝間接能耗測試方法為標(biāo)準(zhǔn)，分析場地自行車能量消耗與騎行頻率、 下肢三關(guān)節(jié)加速度計(jì)數(shù)間相關(guān)性， 以踝關(guān)節(jié)加速度綜合計(jì)數(shù)為自變量建立能耗預(yù)測方程并驗(yàn)證信度， 為自行車場地項(xiàng)目尋找簡便易行的間接能耗測試方法提供實(shí)驗(yàn)依據(jù)。

1 研究方法

1.1 對象

選取上海自行車隊(duì)青年男性運(yùn)動員11人，其中一級運(yùn)動員7人、 二級運(yùn)動員4人， 自行車專項(xiàng)訓(xùn)練年限3～5年，以公路中長距離訓(xùn)練為主。 運(yùn)動員基本信息見表1。

1.2 測試方法

運(yùn)動員測試前一周均在運(yùn)動員餐廳進(jìn)餐， 測試前兩天避免高脂高蛋白飲食。測試前兩天充分休息，未進(jìn)行大強(qiáng)度的體力活動。 測試前集中組織運(yùn)動員講解測試流程和實(shí)驗(yàn)內(nèi)容。

表1 受試運(yùn)動員信息

場地自行車遞增運(yùn)動負(fù)荷騎行測試（graded exercise stress test，GXT） 在室外水泥材質(zhì)333 m/lap賽車場上進(jìn)行，氣溫20℃，室外風(fēng)力2級。 受試運(yùn)動員依次完成6級測試，開始速度22 km/h，每2 min遞增4 km/h，6級騎速依次為22 km/h、26 km/h、30 km/h、34 km/h、38 km/h、42 km/h，全程耗時12 min；摩托車領(lǐng)騎員分別以摩托車時速表和秒表控制每級騎速和騎行時間， 受試運(yùn)動員在摩托車后4 m處跟騎，全程口頭提醒運(yùn)動員保持跟騎距離。 11名受試運(yùn)動員均順利完成6級GXT騎行。

LOOK496場地車（法國）上安裝無線版場地SRM訓(xùn)練系統(tǒng)， 包括Powermeter、Powercontrol和速度傳感器三部分，其中Powermeter的曲柄長167 mm。 安裝測試齒輪比 為49∶15， 傳 動 系 數(shù) 為3.27。 測 試 開 始 前 先 進(jìn) 行Powercontrol與Powermeter和速度傳感器之間的配對，保證Powercontrol可分別接收到二者傳來的功率、 頻率和速度數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行Powermeter的校準(zhǔn)[8]，保證測試的準(zhǔn)確性，Powercontrol的采樣頻率設(shè)定為0.5 sec/sample。

氣體代謝指標(biāo)采用COSMED K4b2便攜式心肺功能測試儀（意大利）以breath by breath法進(jìn)行測試，測試前分別對儀器進(jìn)行環(huán)境空氣、流量和參考?xì)怏w校準(zhǔn)，運(yùn)動員佩戴呼吸面罩和遙測心率表帶后， 場地車慢速騎行一圈，數(shù)據(jù)穩(wěn)定后開始正式測試。

分別在運(yùn)動員的右腿股骨大轉(zhuǎn)子外側(cè)上緣、 腓骨頭下緣和外踝上緣固定一只Actigraph GT3X-Plus三軸加速度計(jì)（美國），測量騎行中髖、膝和踝三關(guān)節(jié)分別在矢狀軸（sagittal axis，SA）、冠狀軸（coronal axis，CA）和垂直軸（vertical axis，VA）上的加速度計(jì)數(shù)變化情況。加速度計(jì)安裝前均經(jīng)過充電和初始化等標(biāo)準(zhǔn)操作， 設(shè)備的采樣頻率設(shè)為100 Hz。

1.3 測試指標(biāo)

測試結(jié)束后， 采用SRM 配套軟件SRMwin 將Powercontrol中記錄的運(yùn)動學(xué)參數(shù)下載到PC中保存，應(yīng)用SRMwin軟件根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)分析程序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行處理，分析指標(biāo)為功率（Power）、頻率（Cadence）和速度（Speed）。

氣體代謝測試指標(biāo)為攝氧量（VO2）和二氧化碳排出量（VCO2），并根據(jù)廠家標(biāo)準(zhǔn)公式（1）計(jì)算氣體代謝推算的能量消耗EEm（kcal/min），根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)換算公式（2）計(jì)算相對能耗METs作為參考值。 兩公式中BW為體重。

以上3種情況都可以將G正常染回。假設(shè)這5個點(diǎn)中染顏色1 的個數(shù)≤3,則可以直接用1 來染v。 得到G 的一個(3,0,0)-染色,得出矛盾。

三軸加速度計(jì)測試指標(biāo)為右側(cè)髖、膝、踝關(guān)節(jié)SA、CA、VA三軸上的計(jì)數(shù)，以及通過公式（3）計(jì)算三軸綜合計(jì)數(shù)VMhip、VMknee和VMankle。

GXT中的運(yùn)動學(xué)參數(shù)、 氣體代謝推算能耗和加速度計(jì)數(shù)的數(shù)據(jù)過濾時間均設(shè)為10 s，所有數(shù)據(jù)根據(jù)時間一一對應(yīng)進(jìn)行分析。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

采用SPSS19.0軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。 采用Pearson相關(guān)對GXT中Cadence與Power、Speed和下肢三關(guān)節(jié)加速度計(jì)數(shù)，以及能耗METs與Cadence、下肢三關(guān)節(jié)加速度計(jì)數(shù)間的相關(guān)性進(jìn)行分析，r＞0.7認(rèn)為有顯著相關(guān)性。 以受試者工作特征（ROC）曲線分析場地自行車GXT中，以6 METs能耗對應(yīng)VMankle建立最佳臨界點(diǎn)判別能耗的有效性，曲線下面積（AUC）＞0.9時，認(rèn)為有較高的判別價值。 采用多元逐步回歸分別建立GXT中＜6 METs和≥6 METs騎行強(qiáng)度區(qū)間內(nèi)的能耗預(yù)測方程，并用Bland-Altman分析能耗預(yù)測值和氣體代謝方法實(shí)測值間的一致性。

2 結(jié)果

2.1 場地自行車GXT中的運(yùn)動負(fù)荷特征

圖1列舉了被試運(yùn)動員賽車場上完成場地自行車6級GXT中的功率、頻率、速度指標(biāo)的變化情況。 3條隨時間變化的曲線均表現(xiàn)出逐漸遞增的趨勢， 其中騎行速度從22 km/h逐級遞增至42 km/h， 每級遞增4 km/h；騎行頻率從55 rpm逐級遞增至105 rpm，每級遞增10 rpm，同時速度、頻率的標(biāo)準(zhǔn)差較小。功率雖然從70 W逐漸遞增至300 W左右， 但在騎行過程中的上下波動較大，且標(biāo)準(zhǔn)差有隨著功率增加逐漸加大的變化趨勢。

圖1 GXT中功率、頻率、速度變化情況

2.2 場地自行車GXT中能耗與頻率、 下肢三關(guān)節(jié)加速度計(jì)數(shù)間的相關(guān)性

場地自行車GXT中，騎行功率、速度均與頻率具有高度相關(guān)性 （r＞0.7），r值分別達(dá)到0.890和0.999的顯著水平（見表2）。

同時，右側(cè)下肢髖、膝、踝三關(guān)節(jié)在矢狀、冠狀、垂直軸上的加速度計(jì)數(shù)，以及3軸綜合計(jì)數(shù)與騎行頻率間的相關(guān)性可見表2。 髖關(guān)節(jié)SA、VM計(jì)數(shù)和膝關(guān)節(jié)CA計(jì)數(shù)與頻率中度相關(guān)（0.7＜r＜0.8，P＜0.01）；而膝關(guān)節(jié)VA、VM計(jì)數(shù)和踝關(guān)節(jié)VA、SA、VM計(jì)數(shù)均與頻率具有高度相關(guān)性（r＞0.9，P＜0.01）。

場地自行車GXT中， 通過氣體代謝測試所得能耗（以METs表示）與Cadence、右側(cè)下肢髖、膝、踝關(guān)節(jié)三軸計(jì)數(shù)和綜合計(jì)數(shù)的相關(guān)性見表3。 METs與Cadence具有中度相關(guān)性（0.7＜r＜0.8，P＜0.01）；而在右側(cè)下肢三關(guān)節(jié)加速度計(jì)數(shù)中， 膝關(guān)節(jié)VA、VM和踝關(guān)節(jié)VA、SA、VM與Cadence具有中度相關(guān)性（0.7＜r＜0.8，P＜0.01），其中膝、踝關(guān)節(jié)VM與METs的相關(guān)系數(shù)較高， 分別為0.796和0.799。

分別以GXT中的VMknee和VMankle為縱坐標(biāo)，METs為橫坐標(biāo)做散點(diǎn)圖（見圖2）。 雖然VMknee、VMankle與METs間呈線性關(guān)系，但數(shù)據(jù)在高能耗騎行階段的離散度較大。同時，VMankle與METs間線性關(guān)系的決定系數(shù)R2=0.6383，稍高于VMknee的0.6333。

表3 GXT中能耗與頻率、下肢三關(guān)節(jié)加速度計(jì)數(shù)的相關(guān)性分析

2.3 臨界點(diǎn)的確定

已有研究中，通常將3 METs和6 METs分別設(shè)定為區(qū)分低、中強(qiáng)度和中、高強(qiáng)度運(yùn)動的臨界能耗值。 本研究被試運(yùn)動員場地自行車GXT中的能耗為7.13±1.58 METs （3.91～10.44 METs）， 因此以6 METs能耗對應(yīng)的VMankle計(jì)數(shù)為臨界點(diǎn)區(qū)分場地自行車中、高強(qiáng)度騎行的能耗。

ROC曲線法分析顯示（見圖3和表4），以VMankle為自變量判別中、 高強(qiáng)度場地車騎行的曲線下面積（AUC）為0.914，6METs具有較高的診斷價值（AUC＞0.9）；且約登指數(shù)達(dá)到最大，6 METs能耗對應(yīng)的VMankle最佳診斷界值為3116 counts/min，敏感度為0.823，特異性為0.882。

2.4 場地自行車能量消耗預(yù)測方程的建立與驗(yàn)證

根據(jù)METs與右側(cè)下肢三關(guān)節(jié)加速度計(jì)數(shù)相關(guān)性分析結(jié)果，以METs為因變量，相關(guān)性較高的加速度計(jì)數(shù)和BW為自變量， 采用多元逐步回歸分別建立了VMankle＜3116的能量消耗預(yù)測方程為：METs=5.86304+0.00043 VMankle－0.03073 BW （ 校 正R2=0.837）， 和VMankle≥3116的能量消耗預(yù)測方程為：METs=5.16527+0.00029 VMankle+0.01143 BW（校正R2=0.767）；兩方程的校正R2＞0.7，回歸模型的擬合度在可接受范圍內(nèi)，且建立的回歸方程有效（P＜0.05）（表5）。

場 地 自 行 車GXT 中，VMankle＜3116 counts/min 和VMankle≥3116 counts/min區(qū)間內(nèi)的能耗預(yù)測方程計(jì)算值與實(shí)測值差異比較的Bland-Altman分析分別見圖4和圖5。 GXT中采用氣體代謝間歇方法測得的能耗實(shí)測值與方程1、方程2預(yù)測值之間的誤差接近于0，多數(shù)誤差均在95%置信區(qū)間內(nèi)。

圖2 膝、踝關(guān)節(jié)VM與能耗間關(guān)系的散點(diǎn)圖

圖3 6 METs能耗對應(yīng)VMankle臨界點(diǎn)的ROC曲線圖

圖4 VMankle＜3116區(qū)段能耗預(yù)測方程計(jì)算值與實(shí)測值差異比較的Bland-Altman圖

表4 6 METs能耗對應(yīng)VMankle的ROC曲線下面積和最佳臨界點(diǎn)

表5 場地自行車能量消耗預(yù)測方程

圖5 VMankle≥3116區(qū)段能耗預(yù)測方程計(jì)算值與實(shí)測值差異比較的Bland-Altman圖

3 討論

自行車場地項(xiàng)目在競技自行車中占有重要地位，而場地自行車即“死飛”自行車在近幾年成為一項(xiàng)新興的健身運(yùn)動， 因此對場地自行車能量消耗特點(diǎn)進(jìn)行研究對于提高競技水平和健身運(yùn)動科學(xué)性均有較高的應(yīng)用價值。

場地自行車與日常民用自行車、 公路自行車最大的不同就是“死飛”，即自行車前進(jìn)過程中雙腳始終處于交替踏蹬狀態(tài)， 騎行速度與踏蹬頻率直接相關(guān)；同時， 場地自行車牙盤與飛輪齒數(shù)之比也是影響騎行負(fù)荷的主要因素，相同踏頻下，齒輪比越大，騎手做功越大，耗能越多。 本研究通過摩托車領(lǐng)騎員控制騎速的方法完成場地自行車6級遞增負(fù)荷測試，可見踏頻和騎行功率均隨騎速逐級遞增， 踏頻與騎速和騎行功率間的相關(guān)性分別達(dá)到0.999和0.890，提示踏頻是決定場地自行車能耗水平的主要因素。

加速度測量則是一種客觀的體力活動測評方法。但與多數(shù)體力活動研究中將加速度計(jì)佩戴在髖腰部不同[9]，自行車騎行過程中，腰部的活動范圍較小，專業(yè)自行車運(yùn)動員騎行中需要保持腰部穩(wěn)定以減少能量流失， 因此自行車運(yùn)動中加速度計(jì)不應(yīng)佩戴在運(yùn)動員的腰髖部。 下肢關(guān)節(jié)和運(yùn)動環(huán)節(jié)是人體騎行過程中的主要運(yùn)動部位，可能是佩戴加速度計(jì)的合適位置。 Copay等[10]研究了10名受試者自行車騎行過程中加速度計(jì)讀數(shù)與相對攝氧量之間的關(guān)系， 受試者分別在50 W功率以40、60、80 rpm踏頻， 以及75 W、100 W功率以60 rpm踏頻負(fù)荷條件下進(jìn)行了5組5 min騎行測試， 加速度計(jì)分別佩戴在兩側(cè)踝關(guān)節(jié)。 結(jié)果表明，左右踝的加速度計(jì)數(shù)無顯著差異， 單側(cè)踝關(guān)節(jié)的加速度計(jì)數(shù)與相對攝氧量相關(guān)（r=0.45）， 但踝關(guān)節(jié)的加速度計(jì)數(shù)僅在功率不變、踏頻遞增的條件下能夠反映相對攝氧量的增加，而在踏頻不變、 功率增加的情況下不能反映攝氧量的變化。在功率自行車騎行過程中，踝關(guān)節(jié)加速度計(jì)數(shù)與攝氧量相關(guān)，但受踏頻變化影響更大[11，12]。

與上述采用功率車進(jìn)行的測試不同， 場地自行車在一定齒輪比下，功率與踏頻多呈正相關(guān)關(guān)系，從而使采用下肢佩戴加速度計(jì)間接測量能耗成為可能。 本研究中右側(cè)下肢膝、踝關(guān)節(jié)VM均與踏頻和間接能耗METs高度相關(guān)。 自行車踏蹬過程中膝、踝關(guān)節(jié)為聯(lián)動關(guān)系，單位時間內(nèi)二者完成完整踏蹬周期的次數(shù)保持一致，但考慮到膝關(guān)節(jié)佩戴加速度計(jì)可能會影響騎行，且VMankle與踏頻、METs的相關(guān)性均高于VMknee，線性模型的決定系數(shù)也更高，因此本文選擇右側(cè)VMankle為自變量建立能耗預(yù)測模型。

Reilly等[13]通過分析比較指出，部分采用ActiGraph加速度計(jì)預(yù)測能耗的研究中建立的能耗方程無法準(zhǔn)確預(yù)測日常體力活動能耗的真實(shí)水平。 而三軸加速度計(jì)ActiGraph GT3X測得的綜合計(jì)數(shù)VM與傳統(tǒng)的單軸（垂直軸）加速度計(jì)數(shù)不具有可比性[14]，采用VM定義體力活動能耗的切點(diǎn)還需進(jìn)一步研究。 運(yùn)動員完成6級GXT中的能耗在4～10 METs之間， 根據(jù)以往研究方法，以6METs作為區(qū)分場地自行車中、 高強(qiáng)度騎行的能耗臨界點(diǎn)[15]，對應(yīng)的VMankle為3116 counts/min。 通過ROC曲線分析驗(yàn)證，以VMankle判別場地自行車中、高強(qiáng)度騎行的AUC大于0.9，提示VMankle對騎行強(qiáng)度有較高的判別價值[16]，而以VMankle=3116 counts/min對場地自行車中、高強(qiáng)度騎行進(jìn)行界定的約登值達(dá)到最大，敏感度和特異性分別為0.823和0.882，臨界點(diǎn)的效度得到驗(yàn)證，即中等強(qiáng)度的場地自行車騎行VMankle不應(yīng)大于3116 counts/min。

本研究以VMankle和體重為自變量，采用多元逐步回歸分別建立了VMankle＜3116和VMankle≥3116的能量消耗預(yù)測方程：METs=5.86304+0.00043 VMankle－0.03073 BW和METs=5.16527+0.00029 VMankle+0.01143 BW，兩方程的校正R2＞0.7， 回歸模型的擬合度在可接受范圍內(nèi)，建立的回歸方程有效（P＜0.05）。采用Bland-Altman分析驗(yàn)證能耗預(yù)測值和氣體代謝方法實(shí)測值間的一致性，兩公式誤差接近于0，多數(shù)誤差均在95%置信區(qū)間內(nèi)。 研究表明， 多數(shù)能量消耗預(yù)測方程對中等強(qiáng)度和大強(qiáng)度體力活動能耗預(yù)測時誤差通常小于2%[17]。 由于本研究未進(jìn)行其它中高強(qiáng)度的場地自行車騎行來驗(yàn)證模型的有效性， 因此建立公式的信效度還有待后續(xù)研究的進(jìn)一步驗(yàn)證。

4 總結(jié)

4.1 場地自行車項(xiàng)目的能耗與踏蹬頻率，以及膝、踝關(guān)節(jié)的加速度綜合計(jì)數(shù)高度相關(guān)。

4.2 在使用3.27傳動系數(shù)前提下，以踝關(guān)節(jié)三軸加速度綜合計(jì)數(shù)3116 counts/min為臨界點(diǎn)， 可分別采用公式“METs =5.86304 +0.00043 VMankle－0.03073 BW” 和“METs=5.16527+0.00029 VMankle+0.01143 BW” 推算場地自行車中等強(qiáng)度和高強(qiáng)度騎行中的能量消耗水平。

[1] Driller MW，Argus CK，Shing CM. The reliability of a 30-s sprint test on the Wattbike cycle ergometer [J]. Int J Sports Physiol Perform，2013，8（4）：379-383.

[2] Driller MW，Argus CK，Bartram JC，et al. The Reliability of a Two-Bout Exercise Test on a Wattbike Cycle Ergometer[J].Int J Sports Physiol Perform，2014，9（2）：340-345.

[3] Haakonssen EC，Martin DT，Burke LM，et al. Energy expenditure of constant- and variable-intensity cycling：power meter estimates [J]. Med Sci Sports Exerc，2013，45 （9）：1833-1840.

[4] Pinot J，Grappe F. The record power profile to assess performance in elite cyclists [J]. Int J Sports Med，2011，32（11）：839-844.

[5] Taraldsen K，Chastin SF，Riphagen II，et al. Physical activity monitoring by use of accelerometer-based body-worn sensors in older adults：A systematic literature review of current knowledge and applications [J]. Maturitas，2012，71 （1）：13-19.

[6] Crouter SE，Churilla JR，Bassett DR Jr. Estimating energy expenditure using accelerometers [J]. Eur J Appl Physiol，2006，98（6）：601-612.

[7] Colley RC，Garriguet D，Janssen I，et al. Physical activity of Canadian children and youth：Accelerometer results from the 2007 to 2009 Canadian Health Measures Survey [J]. Health reports，22：7-14.

[8] Lawton EW，Martin DT，Lee H. Validation of SRM power cranks using dynamic calibration [J]. Sports Medicine Australia，1999：199.

[9] Matthews CE，George SM，Moore SC，et al. Amount of time spent in sedentary behaviors and cause-specific mortality in US adults[J]. Am J Clin Nutr，2012，95（2）：437-445.

[10] Troiano RP，Berrigan D，Dodd KW，et al. Physical activity in the United States measured by accelerometer [J]. Med Sci Sports Exerc，2008，40（1）：181-188.

[11] Loprinzi PD，Lee H，Cardinal BJ，et al. The relationship of actigraph accelerometer cut-points for estimating physical activity with selected health outcomes：results from NHANES 2003-06[J]. Res Q Exerc Sport，2012，83（3）：422-430.

[12] Troped PJ，Oliveira MS，Matthews CE，et al. Prediction of activity mode with global positioning system and accelerometer data[J]. Med Sci Sports Exerc，2008，40（5）：972-978.

[13] Mathie MJ，Coster AC，Lovell NH，et al. Accelerometry：providing an integrated，practical method for long-term，ambulatory monitoring of human movement [J]. Physiol Meas，2004，25（2）：R1-R20.

[14] Troiano RP. A timely meeting：objective measurement of physical activity [J]. Med Sci Sports Exerc，2005，37（11）：S487-S489.

[15] 向劍鋒， 李之俊. 應(yīng)用步頻建立步行能耗預(yù)測公式的研究[J]. 中國運(yùn)動醫(yī)學(xué)雜志，2012，31（3）：198-201.

[16] 張建國. ROC曲線分析的基本原理以及在體質(zhì)與健康促進(jìn)研究中的應(yīng)用[J]. 體育科學(xué)，2008，28（6）：62-66.

[17] Keytel LR，Goedecke JH，Noakes TD，et al. Prediction of energy expenditure from heart rate monitoring during submaximal exercise[J]. J Sports Sci，2005，23（3）：289-297.