CC BY
21
ТЕОРИЯ И МЕТОДИКА ДЕТСКО-ЮНОШЕСКОГО СПОРТА
МОДЕЛИРОВАНИЕ АДАПТАЦИОННО-ПРИСПОСОБИТЕЛЬНЫХ РЕАКЦИЙ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ЮНЫХ ФУТБОЛИСТОВ-ПРОФЕССИОНАЛОВ 15-17 ЛЕТ НА ОСНОВЕ ИНТЕГРАЛЬНОГО МОНИТОРИНГА
Д.В. ГОЛУБЕВ, Ю.А. ЩЕДРИНА, Д.С. МЕЛЬНИКОВ, НГУ им. П.Ф. Лесгафта, г. Санкт-Петербург
Аннотация
В статье представлены результаты моделирования адаптационно-приспособительных реакций функционального состояния организма футболистов-профессионалов 15-17 лет в структуре микроцикла подготовительного этапа спортивной подготовки. Исследование проводилось ежедневно на протяжении четырех недель в состоянии относительного мышечного покоя и при выполнении физических нагрузок в тренажерном зале и футбольном поле. В ходе эксперимента использовали современные технологии: GPS CATAPULT (Австралия), POLAR (Финляндия), ОМЕГА-СПОРТ (Россия). Установлено, что воспроизведение моделей является инструментом прогнозирования функциональных возможностей юных футболистов в возрастном векторе адаптации; волнообразность напряжения систем, обеспечивающих мышечную деятельность, не дублирует в полной мере параметры двигательной активности. Предложена технология интегрального мониторинга функционального состояния, которая позволяет количественно определять функциональные сдвиги, физическое воздействие, анализировать данные и персонализировать нагрузку.
Ключевые слова: футбол, адаптация, функциональное состояние, интегральный мониторинг, моделирование.
MODELING OF ADAPTIVE REACTIONS OF THE FUNCTIONAL STATE OF YOUNG PROFESSIONAL FOOTBALLERS 15-17 YEARS ON THE BASIS OF INTEGRAL MONITORING
D.V. GOLUBEV, Yu. A. SHCHEDRINA, D.S. MELNIKOV; NSU named after P.F. Lesgaft, St. Petersburg
Abstract
The article presents the results of modeling the adaptive reactions of the functional state of the organism of professional footballers 15-17 years in the structure of the microcycle of the preparatory stage of sports training. The study was conducted daily for four weeks in a state of relative muscle rest and while exercising in the gym and football field. During the experiment, modern technologies were used: GPS CATAPULT (Australia), POLAR (Finland), OMEGA-SPORT (Russia). It is established that the reproduction of models is a tool for predicting the functional capabilities of young football players in the age vector of adaptation, the wave-like tension of the systems providing muscle activity does not fully duplicate the parameters of motor activity. The technology of integrated monitoring of functional state, which allows to quantify functional shifts, physical
impact, analyze data and personalize the load, is proposed.
Keywords: football, soccer, adaptation, functional state, integrated monitoring, modeling.
Введение
Приспособление к техническим, тактическим, физическим, психологическим, теоретическим нагрузкам являет собой сложный, многоуровневый процесс, затрагивающий модуляцию функционального состояния различных систем организма. Чтобы повысить функцио-
нальные возможности организма спортсменов к постоянно растущим нагрузкам (стимулам) и снизить индивидуальную дисфункцию, разрабатываются микро-, мезо-и макроциклы спортивной подготовки [1]. Микроструктурированный цикл в футболе - это тренировочная
неделя, которая отражает функциональное состояние и физическую нагрузку футболистов, выражающиеся графически [2]. В связи с этим мониторирование параметров, отражающих внешние стимулы и реакцию организма на эти воздействия, позволит определить количественные характеристики двигательной активности с учетом функциональных возможностей организма спортсменов [3], получить объективную информацию об адаптивных процессах функционирования различных систем под влиянием этой нагрузки, а также в свете возрастной динамики [4]. Таким образом, формирование аналитической платформы об адаптивно-регуляторных изменениях позволит решить обозначенные задачи для спортивного долголетия и прогнозирования функциональных сдвигов в срочной и долгосрочной динамике и представляется актуальным для практики юношеского профессионального спорта и спортивной адаптологии.
Целью данного исследования явилось моделирование адаптационно-приспособительных реакции функционального состояния организма юных футболистов-профессионалов 15-17 лет в структуре микроцикла подготовительного этапа спортивной подготовки посредством интегрального мониторинга.
Методы и организация исследования
Исследование выполнено с участием спортсменов-футболистов (n = 20, 16,2 ± 0,3 года, 173,3 ± 5,6 см, 68,9 ± 4,9 кг). Спектр показателей регистрировался ежедневно на протяжении четырех недель подготовительного периода подготовки. Активность игроков на футбольном поле отслеживалась во время каждого матча и тренировки с использованием портативного устройства GPS с частотой 10 Гц (Catapult, Австралия). Каждое устройство было помещено в мини-карман, расположенный между лопатками специального жилета. Чтобы избежать межблочной ошибки, каждый игрок использовал одно и то же устройство в течение всего подготовительного периода. По завершении тренировочных сессий или игр GPS-данные были извлечены с использованием всеобъемлющей аналитической платформы Open Field. В качестве регистрируемых показателей использовали: Total Duration (общая продолжительность), Total Distance (общая дистанция), Total Player Load (общая игровая нагрузка), Total Jump (общее количество прыжков), Speed zone 4,5-5 m/s (количество метров в скоростной зоне 4,5-5 м/с), Speed zone 5-7 m/s (количество метров в скоростной зоне 5-7 м/с), Speed zone > 7 m/s (количество метров в скоростной зоне > 7 м/с). Анализ инерционного движения (IMA) - это данные, получаемые из встроенных в устройстве акселерометров, гироскопов и магнитометров для измерения пространственной ориентации спортсмена. Фиксировали следующие показатели: IMA accel high (высокоинтенсивные ускорения); IMA decal high (высокоинтенсивные торможения), IMA Cod left high (высокоинтенсивная смена направления в левую сторону); IMA Cod right high (высокоинтенсивная смена направления в правую сторону). Мониторинг вегетативной сердечной деятельности проводился с 8:00 до 10:00 в помещении, где температура окружающей среды колебалась от 22 до 24 C. Во время измерения каждый
игрок был защищен от акустических и визуальных помех. Чтобы определить переменные вариабельности сердечного ритма (HRV) в состоянии покоя, использовали сигнал ЭКГ спортивной технологии ОМЕГА-СПОРТ (ДИНАМИКА, Санкт-Петербург). Запись ЭКГ регистрировалась в течение 5-7 минут, все преждевременные сокращения желудочков, отсутствующие удары и любые артефакты были отфильтрованы вручную. Набор из 300 последовательных интервалов RR без артефактов был получен из каждой фазы. Для оценки вегетативной сердечной активности использовали статистические, спектральные и интегральные показатели. В общей сложности было проанализировано 9 показателей вариабельности сердечного ритма: ФС% (функциональное состояние), ИН (индекс напряжения), ВР (вариационный размах), АМо (амплитуда моды), SDNN (среднее квадратичное отклонение), RMSSD (квадратный корень из среднего квадрата разностей величин последовательных пар интервалов NN), pNN50, LF (низкочастотные волны спектра), HF (высокочастотные волны спектра). Для оценки уровня функционирования системы кровообращения в процессе тренировочной сессии использовали: HR max (максимальная ЧСС - частота сердечных сокращений), HR mean (средняя ЧСС), HR min (минимальная ЧСС); TRIMP (расчетный показатель усталости). Мониторинг работы сердца во время занятий проводили при помощи спортивной технологии компании Polar (Финляндия). Результаты статистического анализа представлены как среднее арифметическое и среднее квадратичное отклонение (М ± а). По критерию Стьюдента выборка исследована на принадлежность к закону нормального распределения. Для анализа использовался программный пакет Statistica 7.0, разработанный компанией StatSoft.
Результаты исследования и их обсуждение
Мышечная работа формирует в организме специальную функциональную систему, обеспечивающую конкретную деятельность человека [5]. Оценка специфичной мышечной нагрузки в футболе соотносится с пройденным расстоянием и временем [2]. Основой для моделирования адаптационных процессов функциональных профилей основных систем организма явились достоверные средние значения перемещений за период исследования (табл. 1). Основываясь на приспособительных реакциях, удалось сформировать стандартные цветовые ограничения параметров в целях облегчения принятия решения по выбору физической нагрузки. Установлено, что среда является днем наибольшей двигательной деятельности на футбольном поле. Данные продолжительности тренировочных сессий (Total Duration) и общего расстояния (Total Distance) показывают волнообразную динамику относительно исходных измерений (рис. 1). Средние значения общей игровой нагрузки (Total Player Load) выявили наибольший объем специфической мышечной работы во вторник и среду. Total Player Load является основным в системе глобального позиционирования CATAPULT, выражаемый в условных единицах и определяемый как «мгновенная скорость измерения ускорения, деленная на коэффициент масштабирования» [6]. Мониторинг прыжковой нагрузки (Total Jump) выявил достоверные средние значения в среду и субботу (см. табл. 1).
( физический (беговой) объем )
День недели
TOTAL DURATION | | TOTAL DISTANCE 11 TOTAL PLAYER LOAD| |TOTAL JUMP] (показатели)
Четверг
Пятница
Суббота
(Понедельник) (| i т т cz D (
Вторник 1 (щ ж т ^т cz ) ( )
Среда С] ^т т с D ( )
J
CD ( )
( )
CD
1
с
(динамика)
Рис. 1. Динамика средних значений общих физических показателей в структуре микроцикла подготовительного этапа спортивной подготовки: Total Duration - общая длительность, Total Distance - общее расстояние, Total Player Load - общая нагрузка на игрока, Total Jump - общее количество прыжков.
Общие показатели продолжительности, дистанции, игровой нагрузки, количества прыжков в структуре микроцикла подготовительного этапа подготовки
Таблица 1
День недели / Показатель Общая длительность (мин) Общее расстояние (м) Общая нагрузка (усл. ед.) Всего прыжков (кол-во)
Понедельник 1102,2 ± 302,7* 78230,6 ± 22544,4* 7993,6 ± 2730,4* 125 ± 48,2
Вторник 1093,6 ± 161,2 80759,6 ± 9196,3* 8151 ± 807,1* 108 ± 60,9
Среда 1165,4 ± 35,7* 84545 ± 7899,9* 8122 ± 834,6* 136,3 ± 7,6*
Четверг 997,1 ± 358,6* 55365,2 ± 48218,8 6724 ± 2386,2 87, ± 5,1
Пятница 913,3 ± 62,7* 63287,6 ± 7455,7* 5996,3 ± 879,1* 114,6 ± 38,7
Суббота 861,5 ± 123,9* 77348,5 ± 12849,3* 7078,6 ± 286,3 178,2 ± 34,1*
В таблицах 1-4:
* Различия достоверны по сравнению с исходными данными в подготовительном периоде, р < 0,05.
показателя TRIMP юных футболистов-профессионалов во время подготовительного периода в структуре микро-
Индивидуальная реакция миокарда на нагрузку отражает уровень адаптации к ней системы кровообращения в процессе мышечной нагрузки [7]. Выявлены относительно низкие среднегрупповые значения минимальной (HR min) и средней частоты сердечных сокращений (HR mean) (табл. 2). Это обусловлено преобладанием повышенного тонуса парасимпатического звена автономной нервной системы над симпатическим в результате систематичности тренировочных нагрузок (рис. 5) [8]. Пиковые достоверные значения минимальной (HR min) и средней (HR mean) ЧСС приходятся на пятницу и игровой день субботу. Исследование показало достоверные средние значения максимальной ЧСС (HR max) в понедельник, вторник и субботу (табл. 2). Стоит отметить, что высокие значения приходятся на начало и конец недельного микроцикла. Мы соотносим это с несколькими факторами: возрастом испытуемых и специфической реакцией организма на предыдущую нагрузку. Индивидуальный показатель утомления (TRIMP) является количественной оценкой тренировочной нагрузки. TRIMP учитывает интенсивность упражнений, рассчитанную методом резервирования ЧСС, продолжительность упражнений и весовой коэффициент [9]. На рис. 2 представлена достоверная динамика средних значений
цикла, которая свидетельствует о различных реакциях сердца и организма спортсменов в целом на тренировочную нагрузку. Исследование показывает, что утомление развивается волнообразно, пиковые значения приходятся на среду и субботу.
Поддержание высокой интенсивности специфической мышечной работы является важным компонентом результативности в футболе [10]. В группе испытуемых 15-17 лет отмечен средний метраж в скоростной зоне высокой интенсивности (скорость > 7 м/с) и демонстрирует достоверное повышение во вторник и четверг. Это связанно, прежде всего, с запланированной физической нагрузкой скоростно-силовой направленности, а также с морфологическими и биохимическими перестройками организма в процессе периода подготовки данной возрастной группы [4]. Средние значения метража, пройденного в зонах низкой (4,5-5,5 м/с) и умеренной (5,57 м/с) интенсивностей повышались во вторник и среду и снижались достоверно в пятницу (табл. 3). Мы согласны с V. Alemdaroglu, который объясняет данный фактор различным гомеостатическим состоянием и вариативностью работы энергетических систем [11].
С*)
Таблица 2
Показатели ЧСС (мин., средн., макс.) и объективного расчетного показателя усталости (TRIMP) в структуре микроцикла подготовительного этапа подготовки
День недели / ЧССмин. ЧСС средн. ЧССмакс. TRIMP
Показатель (уд./мин) (уд./мин) (уд./мин) (усл. ед.)
Понедельник 79,6 ± 1,5 138,6 ± 10,6* 210,3 ± 14,1* 1888 ± 508,8*
Вторник 78,2 ± 8,5 138,7 ± 7,3 202,2 ± 17,7* 1985 ± 775,5*
Среда 82,7 ± 8,3 131 ± 10,5 190,3 ± 15,4 2282 ± 844,1*
Четверг 86,1 ± 4,2 132,6 ± 5,5 188,3 ± 23,7 1670,6 ± 673,8
Пятница 100,3 ± 3,2* 137,5 ± 14,1* 185,4 ± 13,4 1771,1 ± 100,6*
Суббота 94,1 ± 6,2* 140,1 ± 7,8* 199,6 ± 12,7* 2038,7 ± 104,8*
q функциональная интенсивность ^
сщшэ
Рис. 2. Динамика средних значений функциональных показателей TRIMP и ЧСС в недельном микроцикле подготовительного этапа спортивной подготовки: HR min - ЧССмин., HR mean - ЧССсредн., HR max - ЧССмакс.
Таблица 3
Показатели количества метров, пройденного в скоростных зонах, и количества микродвижений в структуре микроцикла подготовительного этапа спортивной подготовки
Показатель / День недели Понедельник Вторник Среда Четверг Пятница Суббота
Скоростные зоны
Speed 4,5-5,5 m/s (м) 6223,6 ± 1575,1 6531,6 ± 1154,2* 7630,3 ± 1197,1* 6727,3 ± 3153,1 5275,3 ± 1626,5* 7499,4 ± 1730,3
Speed 5,5-7 m/s (м) 1086,3 ± 105,6 1612,6 ± 492,3* 1618 ± 255,3* 1557,3 ± 773,9 1105 ± 564,3* 1275,1 ± 323,9
Speed > 7 m/s (м) 87,3 ± 79,6 301,3 ± 145,7* 103,3 ± 70,5* 189 ± 109,5 98,1 ± 21,1 162 ± 59,4
Анализ микродвижений
IMA accel (кол-во) 50 ± 7,9* 51 ± 19,1* 84 ± 33,7* 68 ± 34,6* 46,3 ± 20,4 59,2 ± 16,5*
IMA decal (кол-во) 47,2 ± 18,5* 48 ± 14,7 68,3 ± 37,1* 53,6 ± 37,1 50 ± 33,1 47,2 ± 14,5
IMA Cod left high (кол-во) 69,3 ± 25,5* 62,6 ± 16,9* 94 ± 22,7* 75,3 ± 55,7 69,6 ± 27,7* 66,5 ± 11,1*
IMA Cod right high (кол-во) 51,6 ± 18,1 38,3 ± 14,1 81,2 ± 35,1 80,6 ± 44,4 56,1 ± 31,8* 51,2 ± 14,6
Теория и методика детско-юношеского спорта
(физическая интенсивность (скоростные зоны))
День недели
Понедельник
Вторник
Среда
SPEED 4,5-5,5 M/S
SPEED 5,5-7 M/S
Четверг Щ в т )
Пятница | т ш
Суббота fl ш )
>7 M/S
(
I С
с с с
D
(показатели)
, t ч (динамика)
Рис. 3. Динамика средних значений физических показателей Speed 4,5-5,5 m/s; Speed5,5-7 m/s; Speed > 7 m/s в недельном микроцикле подготовительного этапа спортивной подготовки
Данные инерционного датчика способны показывать локомоторные движения на небольших расстояниях с высокой скоростью, что является ценным инструментом контроля мышечной нагрузки на суставы нижних конечностей в командных видах спорта [12]. В табл. 3 указаны среднегрупповые значения показателей микродвижений за период исследования, которые выявили смещение двигательной нагрузки вперед (IMA accel) и влево (IMA Cod left high). Вероятно, что избыток неизменчивой нагрузки может привести к мышечному дисбалансу и асимметрии опорно-двигательного аппарата, а также снижению сгибательной и разгибательной функции коленного сустава [12].
Для оценки функционального состояния системы кровообращения имеют большое значение данные, характеризующие восстановительные процессы. Информативным методом в спортивной физиологии является математический анализ сердечного ритма [13]. Синоатриальный узел сердца изучается не только в аспекте автоматии сокращений, но и в качестве предиктора активности более высоких уровней управления [8]. Из рис. 4 видно, что
(функциональная готовность)
ДИНАМИКА ПОКАЗАТЕЛЯ ФС %
интегральный показатель регуляции сердечного ритма (ФС%) в подготовительном периоде достоверно снижался с понедельника по четверг, что возможно указывает на достижение функционального оптимума и приспособление организма к стрессовым воздействиям [7]. В преддверии контрольных субботних игр данный параметр достоверно начинает нарастать. Мы придерживаемся точки зрения Н.И. Шлык и связываем данный случай с психоэмоциональным напряжением перед соревновательной игровой нагрузкой, что достоверно и наглядно подтверждает повышение низкочастотного компонента спектра LF (табл. 4) [8]. Как видно из таблицы, величина индекса напряжения достоверно указывает на смещение вегетативного равновесия у юных футболистов в сторону преобладания парасимпатического звена автономной нервной системы, обеспечивая приемлемую доставку кислорода в покое и в процессе восстановления после тренировочных нагрузок. Величины АМо более 30% указывают на экономичную работу системы кровообращения за счет резервных возможностей организма, а также имеющийся ресурс адаптации [7].
(показатели)
День недели
Понедельник
Вторник
Среда
Четверг Пятница Суббота
Рис. 4. Динамика средних значений показателей вегетативной регуляции сердечного ритма в недельном микроцикле подготовительного этапа спортивной подготовки
Таблица 4
Показатели активности симпатического и парасимпатического отделов автономной нервной системы юных футболистов-профессионалов в структуре микроцикла подготовительного этапа спортивной подготовки
Показатель / День недели Понедельник Вторник Среда Четверг Пятница Суббота
Симпатическая активность АНС
ИН (усл. ед.) 11G,7 t 4G,4* 66,8 t 23,7* 99,1 t 51,5* 4G,1 t 17,8* 43,5 t 14,1* 93,9 t 22,3
аМо (%) 38,1 t 23,2* 29,2 t 3,9* 26,7 t 1G,5 24,1 t 1G,4 22,3 t 6,5 3G,8 t 3,2*
LF (усл. ед.) 2173,1 t 21G,1 1459,9 t 84G,7 2G83,1 t 221,5 293G,7 t 194,6* 2889,6 t 63,4* 147G,1 t 64,7
Парасимпатическая активность АНС
SDNN (усл. ед.) 58,6 t 28,4 57,3 t 1G,9* 71,4 t 18,8* 77,8 t 27,3 87,3 t 16,3* 58,2 t 8,3
RMSSD (усл. ед.) 36,6 t 21,5* 28,6 t 7,1 54,9 t 32,9* 53,9 t 21,3* 73,1 t 28,3 39,2 t 7,8*
ВР (с) 267,4 t 18,8 26G,2 t 11,4 32G,7 t 35,7 334,8 t 28,7 384,7 t 4,1 282,4 t 18,7
HF (усл. ед.) 6G6,4 t 174,6* 1287,5 t 45,8 1693,4 t 146,6* 1631,1 t 252,1* 796,8 t 19G,2* 16G2,8 t 54,5
pNN5G (%) 26,6 t 7,3* 32,1 t 4,2* 28,7 t 3,8* 36,2 t 8,7* 33,5 t 6,2* 29,1 t 2,7
Интегральный показатель регуляции сердечного ритма
ФС (%) 8G,3 t 6,2* 76,5 t 1,1* 75,9 t 2,8* 74,3 t 3,1* 74,9 t 4,7* 78,3 t 7,5
Показатель рМ№0 является наиболее надежным к случайным явлениям и имеет высокую корреляцию с различными высокочастотными показателями временного и спектрального анализа, не имеет искажения при редком дыхании и других артефактах [14]. Преобладание активности звена парасимпатической регуляции можно трактовать по статистически достоверному отдалению данного параметра от 0. При этом у юных спортсменов отмечалось надежное повышение основных временных показателей, отражающих вагусные (RMSSD) и гу-морально-метаболические (SDNN) влияния, указывая
на высокую активность автономного контура регуляции [7]. Отличия в динамическом наблюдении имели и отдельные составляющие спектрального анализа. Так, у юных спортсменов, специализирующихся в футболе, в понедельник и пятницу статистически достоверно снизилась величина высокочастотного компонента спектра (НБ), однако в среду и четверг мы увидели повышение должного показателя. Это демонстрирует высокую лабильность вегетативной нервной системы по автономному контуру данной возрастной группы.
ТЕХНОЛОГИЧНЫЙ ИНТЕГРАЛЬНЫЙ МОНИТОРИНГ)
Интегральные
sport technology omega-sport, россия
V-
g
Парасимпатическая активность АНС
_L
п
Симпатическая активность АНС
ФС%
SDNN
I
RMSSD
ИН
aMo
BP
LF
Ш
pNN 50%
Ш
HF
ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ ГОТОВНОСТЬ
gps technology catapult австралия
"I Í
;( (утомление) (переутомленНе) (перенапряжение)
срыв адаптации
л
Total Duration
Total Distance
Total Player Load
1 Total Jump
[ средний"")
с
малый
D
Speed zone 4.5-5.5 m/s
Speed 5.5-7 m/s
Speed > 7 m/s
IMA ACCEL
IMA DECAL
i -
1МА ООЭ LEFT ИЮИ
IMA COD RIGHT HIGH
sport technology polar, финляндия
;
ИЯ М1Ы
HR MEAN
ИЯ МАХ
TRIMP
Рис. 5. Схема технологичного интегрального мониторинга
функционального состояния организма юных футболистов-профессионалов 15-17лет ===— ® ====—
фнц вниифк
Таким образом, представленная на рис. 5 классификация стала основной для моделирования срочных адаптационных перестроек организма спортсменов данного возрастного диапазона. На схеме представлены исследуемые показатели и воспроизведены в цветовом разрешении для облегчения восприятия тренером.
У юных футболистов 15-17 лет отмечается усиление парасимпатического звена автономной нервной системы, наибольший двигательный объем специализированной мышечной нагрузки и избыточное функциональное утомление в среду, смещение вектора высокоинтенсивной локомоторной нагрузки вперед и влево.
Выводы
1. Воспроизведение и визуализация моделей адаптационно-приспособительных реакций, разработанных в ходе исследования, способствуют прогнозированию функциональных возможностей организма спортсменов в возрастном векторе адаптации.
2. Волнообразность напряжения в деятельности систем, обеспечивающих двигательную активность, не дублирует в полной мере модуляцию параметров двигательной деятельности, что, вероятно, связано с формированием структурного следа и возрастными особенностями течения адаптационных процессов.
3. Представленная технология мониторинга функционального состояния организма юных спортсменов, специализирующихся в футболе, позволяет количественно определять функциональное состояние, физическое воздействие, анализировать данные и персонализировать нагрузку.
Литература
1. Issurin, V.B. New horizons for the methodology and physiology of training periodization / V.B. Issurin // Sport Med. - 2010. - No. 40. - Pp. 189-206.
2. Carling, C. Match-to-match variability in high-speed running activity in a professional soccer team / C. Carling, P.S. Bradley, A. McCall, G. Dupont // J. Sports Sci. - 2016. -No. 34. - Pp. 2215-2223.
3. Martin-Garsia, A. Quantification of a Professional Football Teams External Load Using a Microcycle Structure / A. Martin-Garsia, D.A. Gomez, P.S. Bradley, F. Morera, D. Casamichana // Journal of Strength & Conditioning Research. - 2018. - No. 32 (12). - Pp. 3511-3518.
4. Malina, R.M. Growth, maturation and physical activity maturation and physical activity / R.M. Malina, O. Bouchard, O. Bar. - Or. Human Kinetics, 2004. - 112 p.
5. Анохин, П.К. Очерки по физиологии функциональных систем / П.К. Анохин. - М.: Медицина, 1975. -С.17-59.
6. Nicolella, D.P. Validity and reliability of an accele-rometer - based player tracking device / D.P. Nicolella, L.Torres-Ronda, K.J. Saylor, X. Schelling // Journal PLoS ONE. - 2018. - No. 13 (2). - e0191823 p.
7. Мельников, А.А. Состояние центральной гемодинамики и вариабельности сердечного ритма у спортсменов с разной направленностью тренировочного процесса / А.А. Мельников, А.Д. Викулов, А.Ю. Мальцев, К.С. Громова // Физиология человека. - 2010. - № 1. - С. 112-118.
8. Шлык Н.И. Прогнозирование спортивной результативности по данным анализа вариабельности сердечного ритма / Н.И. Шлык, Т.Г. Кириллова, Л.Н. Ботова, Е.Н. Са-пожникова // Материалы Международной научно-практической конференции «Физиологические и биохими-
ческие основы и педагогические технологии адаптации к разным по величине физическим нагрузкам. - Ижевск: Изд-во Удмуртский государственный университет, 2012. -С. 245-253.
9. Stango, K.M. A modified TRIMP to quantity the in-season training load of team sport players / K.M. Stango, R. Thatcher, K.A. Van Someren // Journal of sport sciences. -2007. - No. 6. - Pp. 629-634.
10. Andzejewski, M. Analysis of Sprinting Activities of Professional Soccer Players / M. Andzejewski, J. Chmura, B. Plu-ta, R. Strzelczyk, A. Kasparzak // Journal of Strength & Conditioning Research. - 2013. - No. 27. - Рр. 2134-2140.
11. Alemdaroglu, V. The relationship between muscle strength, anaerobic performance, agility, sprint ability and vertical jump performance in professional basketball players / V. Alemdaroglu // Journal Human Kinetics. - 2012. -No. 31. - Pp. 149-158.
12. Lenert, M. Isocinetic strength of knee flexors and extensors of adolescent soccer players and its changes based on movement speed and age / M. Lenert, J. Urban, J.H. Pro-chazka, R. Psotta // Acta Unir Palack. - 2011. - No. 41. -Pp. 45-53.
13. Макарова, Г.А. Физиологические критерии в системе прогнозирования успешности соревновательной деятельности спортсменов в избранном годичном тренировочном цикле / Г.А. Макарова, И.Б. Барановская, Т.В. Бушуева // Физическая культура, спорт - наука и практика. - 2013. - № 3. - С. 36-40.
14. Бань, А.С. Корреляции показателей вариабельности ритма сердца у спортсменов / А.С. Бань, Г.М. Загородный // Лечебная физкультура и спортивная медицина. -2012. - № 6 (102). - С. 38-42.
References
1. Issurin, V.B. (2010), New horizons for the methodology and physiology of training periodization, Sport Med, no. 40, pp. 189-206.
2. Carling, C. Bradley, P.S. McCall, A. and Dupont, G. (2016), Match-to-match variability in high-speed running activity in a professional soccer team, J. Sports Sci., no. 34, pp.2215-2223.
3. Martin-Garsia, A., Gomez, D.A., Bradley P.S., Morera, F. and Casamichana, D. (2018), Quantification of a Professional Football Teams External Load Using a Microcycle Structure, Journal of Strength & Conditioning Research, no. 32 (12), pp. 3511- 3518.
4. Malina, R.M., Bouchard, O. and Bar, O. (2004), Growth, maturation and physical activity maturation and physical activity, Human Kinetics, 112 p.
5. Anohin, P.K. (1975), Essays on the physiology of functional systems, Moscow: Medicina, pp. 17-59.
6. Nicolella, D.P., Torres-Ronda, L., Saylor, K.J. and Schelling, X. (2018), Validity and reliability of an acceler-ometer - based player tracking device, Journal PLoS ONE, no. 13 (2), p. e0191823.
7. Melnikov, A.A., Vikulov, A.D., Maltsev, A.Yu. and Gro-mova, K.S. (2010), The state of central hemodynamics and heart rate variability in athletes with different orientations of the training process, Fiziologiya cheloveka, no. 1, pp. 112118.
8. Shlyk, N.I., Kirillova, T.G., Botova, L.N. and Sapozhni-kova, E.N. (2012), Prediction of sports performance according to the analysis of heart rate variability, In: Materialy
Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii "Fizio-logicheskie i biohimicheskie osnovy i pedagogicheskie tekhnolo-gii adaptacii k raznym po velichine fizicheskim nagruzkam", Izhevsk: Izd-vo Udmurtskiy gosudarstvenniy universitet, pp. 245-253.
9. Stango, K.M., Thatcher, R. and Van Someren, K.A. (2007), A modified TRIMP to quantity the in-season training load of team sport players, Journal of sport sciences, no. 6, pp. 629-634.
10. Andzejewski, M., Chmura, J., Pluta, B., Strzelczyk, R. and Kasparzak, A. (2013), Analysis of Sprinting Activities of Professional Soccer Players, Journal of Strength & Conditioning Research, no. 27, pp. 2134-2140.
11. Alemdaroglu, V. (2012), The relationship between muscle strength, anaerobic performance, agility, sprint ability and vertical jump performance in professional basketball players, Journal Human Kinetics, no. 31, pp. 149-158.
12. Lenert, M., Urban, J., Prochazka, J.H. and Psotta, R. (2011), Isocinetic strength of knee flexors and extensors of adolescent soccer players and its changes based on movement speed and age, Acta Unir Palack, no. 41, pp. 45-53.
13. Makarova, G.A., Baranovskaya, I.B. and Bushueva T.V. (2013), Physiological criteria in the system for predicting the success of competitive activity of athletes in a selected annual training cycle, Fizicheskaya kul'tura, sport - nauka i praktika, no. 3, pp. 36-40.
14. Ban, A.S. and Zagorodniy, G.M. (2012), Correlations of heart rate variability in athletes, Lechebnaya fizkul'tura i sportivnaya medicina, no. 6 (102), pp. 38-42.
