由不同踩踏時間功率評估與預測高中自由車選手臨界功率

Sung-Ting Lu; Che-Wei Yeh; Chi-Hsien Chen; Chih-Ying Huang; Wei-Han Chen; Chiang Liu

doi:10.6222/pej.202303_56(1).0005

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P77 - 90

社会科学 > 体育学

DOI： 10.6222/pej

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由不同踩踏时间功率评估与预测高中自由车选手临界功率

Assessment and prediction of critical power using power outputs at different cycling intervals for senior high school cyclists

吕松庭(Sung-Ting Lu) ；叶哲伟(Che-Wei Yeh) ；陈麒先(Chi-Hsien Chen) ；黄智盈(Chih-Ying Huang) ；陈韦翰(Wei-Han Chen) ；刘强(Chiang Liu)

体育学报； 56 卷 1 期 (2023 / 03 / 01) ， P77 - 90

繁体中文;英文 DOI： 10.6222/pej.202303_56(1).0005

自行车；踩踏功率；能量系统； bike ； pedaling power ； energy system

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摘要 │ 参考文献 (33) │ 国际计量

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Introduction: Critical Power (CP) is the most representative characteristic for evaluating a cyclist's performance. Traditional CP is established by measuring the average power output of multiple different pedaling times. Measuring CP is time-consuming and arduous, which is likely to cause fatigue and risk of injury. This study aimed to understand power output at different time intervals and the effects of pedaling time on power output and to establish a predictive model for CP. Methods: Elite high school cyclists (n = 29) performed at their highest level to obtain their power output at intervals of 5 s, 15 s, 30 s, 60 s, 240 s, 600 s, and 1200 s. A repeated measures one-way ANOVA was used to compare the difference in power output between intervals. A stepwise multiple regression model was used to establish the CP prediction model. Results: The average power output at various intervals was 819.3 ± 142.2 W (5 s), 677.5 ± 104.5 W (15 s), 571.9 ± 80.3 W (30 s), 435.6 ± 50.7 W (60 s), 302.0 ± 29.7 W (240 s), 266.7 ± 24.1 W (600 s), and 244.3 ± 23.1 W (1200 s) and showed a significant difference (p < .001). CP at 1200 s showed a high correlation with power output (r = .997), and stepwise multiple regression analysis indicated that the power output at 1200 s was the best index to predict CP (R^2 = .993). Conclusion: Our results indicate that the power output at 1200 s can be used to predict CP with the predictive model and to analysis the various distances achieved in cyclist group performance. This study provides an innovative model to precisely predict CP and reduce the time spent on unnecessary interval testing.

参考文献 ( 33 ) 〈TOP〉

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连结：
李尹鑫, Y.-S.,陈家祥, C.-H.,相子元, T.-Y.(2018)。自行车训练监控指标。运动表现期刊，5(1)，19-26。
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张简旭芳, H.-F.,相子元, T.-Y.(2016)。运动表现之研究趋势。运动表现期刊，3(2)，49-54。
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杨懿珊, Y.-S.,郑景峰, C.-F.(2010)。临界负荷检测方法之探讨与应用。运动教练科学，19，11-24。
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Abbiss, C. R.,Quod, M. J.,Levin, G.,Martin, D. T.,Laursen, P. B.(2009).Accuracy of the velotron ergometer and SRM power meter.International Journal of Sports Medicine,30(02),107-112.

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