CC BY
50
и её практические приложения / В.Н. Платонов. - Киев : Олимпийская литература, 2004. - 808 с.
4. Федоров, А.В. Физическая подготовка гандболистов высшей квалификации / А.В. Федоров, М.П. Спирин // Ученые записки университета имени П.Ф. Лесгафта. - 2013. - № 3 (97). - С. 171-174.
5. Федоров, А.В. Построение годичного цикла подготовки гандболистов высшей квалификации / А.В. Федоров // Ученые записки университета имени П.Ф. Лесгафта. - 2014. - № 2 (108). - С. 182-184.
REFERENCES
1. Bondarchuk, A.P. (2005), Division into periods of the sport training, Olympic literature, Moscow.
2. Gordon, С.М. (2008), Sport training: scientifically-methodical manual, Physical culture, Moscow.
3. Platonov, V.N., (2004), System of training athletes in Olympic sports. General theory and its practical applications, Olympic literature, Kiev, Ukraine.
4. Fedorov, A.V. and Spirin M.P. (2013), "Physical preparation of handballers of higher qualification", Uchenye zapiski universiteta imeni P.F. Lesgafta, Vol. 97, No. 3, pp. 171-174.
5. Fedorov, A.V. (2014), "Construction of circannual cycle of preparation of handballers of higher qualification", Uchenye zapiski universiteta imeni P.F. Lesgafta, Vol. 108, No. 2, pp. 182-184.
Контактная информация: spirin@bsu.edu.ru
Статья поступила в редакцию 23.12.2014.
УДК 796.422.16
ВЗАИМОСВЯЗЬ ТЕМПЕРАТУРНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК СОРЕВНОВАТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ И ПОКАЗАТЕЛЕЙ СОРЕВНОВАТЕЛЬНОЙ РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ ВЫСОКОКВАЛИФИЦИРОВАННЫХ БЕГУНОВ НА СВЕРХДЛИННЫЕ
ДИСТАНЦИИ
Игорь Александрович Фатьянов, кандидат педагогических наук, доцент, Волгоградская государственная академия физической культуры (ВГАФК)
Аннотация
В исследовании сопоставлялись данные о температуре окружающей среды, соответствующие времени преодоления марафонской дистанции высококвалифицированными бегунами. Изучено 10277 соревновательных попыток в 1270 марафонских пробегах. В ходе проведенных исследований установлено, что взаимосвязь изучаемых параметров характеризуется как статистически незначимая (при p<0,05) у призеров и участников официальных соревнований (Олимпийские игры, чемпионаты мира). При анализе соревновательной результативности чемпионатов мира выявлена взаимосвязь показателей коэффициента реализации от температурных характеристик (-0,703 < r < -0,948). Корреляция изучаемых показателей на статистически значимом уровне обнаруживается при анализе совокупности лучших результатов на марафонской дистанции и при изучении индивидуальных характеристик соревновательной деятельности у некоторых сильнейших марафонцев мира (0,652 < r < 0,859). Данный факт позволил разработать различные регрессионные модели и определить количественные критерии коррекции соревновательной скорости для минимизации воздействия изучаемого фактора.
Ключевые слова: выносливость, марафон, экологические факторы, температура окружающей среды.
DOI: 10.5930/issn.1994-4683.2014.12.118.p204-210
CORRELATION OF THE TEMPERATURE CHARACTERISTICS OF COMPETITIVE ACTIVITY AND COMPETITIVE PERFORMANCE INDICATORS OF THE QUALIFIED MARATHON RUNNERS
Igor Aleksandrovich Fatyanov, the candidate of pedagogical sciences, senior lecturer, The Volgograd State Physical Education Academy
Annotation
The study compared the data of the ambient temperature, corresponding to the running time of a marathon distance by the highly qualified runners. 10277 competitive attempts in 1270 marathon heats were studied here. In the course of the research it was found that the correlation of the studied parameters is characterized as non-significant for the winners and participants of the official competitions (Olympic Games, World Championships). While analyzing the competitive impact of the world championships the correlation between the coefficient of implementation indicators and temperature characteristics (-0.703 < r < -0.948) was identified. The correlation of the investigated parameters on a statistically significant level is found in the analysis of the best results in the marathon summation and the study of individual characteristics of competitive activity in some of the world's strongest marathon runners (0.652 < r < 0.859). This fact allowed to develop the different regression models and to determine the quantitative criteria for competitive compensation rate to minimize the impact of the investigated factors.
Keywords: endurance, marathon, environmental factors, ambient temperature.
ВВЕДЕНИЕ
Вопрос о том влияет ли на результативность соревновательной деятельности температура окружающей среды, выходящая за рамки условий характерных для нормального функционирования организма спортсмена, не является предметом дискуссий среди экспертов в области спортивной тренировки. Ответ на этот вопрос вполне предсказуем уже при наличии минимального опыта участия в соревнованиях и подготовки к ним, тем более, когда речь идет о видах спортивной деятельности, связанных со значительным проявлением выносливости. Очевидно, что внимание специалистов должно быть сконцентрировано на проблеме идентификации границ упомянутых зон и на вопросе выбора стратегии подготовки при прогнозируемом «выходе» реальных условий соревновательной деятельности за рамки выявленных диапазонов [5]. Одной из специфических особенностей выступления на марафонской дистанции является необходимость точного определения текущего уровня подготовленности [1, 2] с целью прогнозирования средней соревновательной скорости преодоления дистанции. Вопрос о том, какие поправки целесообразно сделать, учитывая экологические условия конкретного старта, является актуальным в связи с необходимостью объективизации данного процесса.
ЗАДАЧИ И ОРГАНИЗАЦИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ
В исследовании решались следующие задачи:
- проверка гипотез о различиях в силе взаимосвязи температурного фактора и уровня соревновательной результативности в исследуемых группах;
- определение количественных критериев, позволяющих вносить оперативные изменения в целевые тактические варианты распределения сил на дистанции марафона, с целью минимизации неблагоприятного воздействия изучаемого фактора.
Анализ проводился по следующим группам: 1 группа - результаты чемпионатов мира на марафонской дистанции (1983-2013 гг.); 2 группа - результаты участников Олимпийских игр в данной дисциплине (1980-2012 гг.); 3 группа - результаты 10277 соревновательных попыток в 1270 марафонских пробегах зафиксированные в ежегодных рейтингах ИААФ (1999-2014 гг.). Для решения поставленных задач применялись методы корреляционного и регрессионного анализа. Проводилась оценка силы взаимосвязи меж-
ду следующими параметрическими данными: спортивный результат - температура окружающей среды; коэффициент реализации - температура окружающей среды (в 1 и 2 группах). В процессе исследования последовательно проверялись гипотезы о взаимосвязи температуры со средними значениями соревновательного результата различных по объему массивов данных, после чего производился расчет и проверка уровня статистической надежности различных регрессионных моделей. Входные данные для анализа по температуре окружающей среды в период, совпадающий со временем проведения соревнований, были заимствованы из баз архивных данных специализированных интернет -ресурсов.
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ
Проверка серии гипотез о взаимосвязи температуры окружающей среды (далее Т) со средними значениями соревновательного результата (далее Р) участников чемпионатов мира (группа 1) различных по объему массивов данных, во всех случаях не нашла подтверждения, поскольку фиксировалась как статистически не значимая (при p<0,05). Низкий уровень статистической надежности регрессионной модели не позволял использовать регрессионные коэффициенты для расчета искомых показателей.
Предположение о том, что на результаты корреляционного анализа могли повлиять способы установления входных параметров, касающихся температурных характеристик, не нашло подтверждения. Использование входных данных для анализа, полученных из разных источников и в различных конфигурациях (минимальные показатели, максимальные показатели, средние показатели и т.п.) не приводило к принципиально иным результатам при оценке силы взаимосвязи и ее статистической значимости, несмотря на небольшие изменения значений исследуемых характеристик (b, r, R2).
Далее нами была предпринята попытка уменьшить действие на результаты корреляционного анализа такого фактора как прогресс спортивного результата за исследуемый временной период. Так был проведен расчёт исследуемых характеристик за меньший временной отрезок (2001-2013 гг.). Полученные данные на первый взгляд подтверждали гипотезу о заметном влиянии (R>0,6) исследуемого фактора на уровень соревновательной результативности, однако результаты проверки значимости коэффициента корреляции и качества уравнения регрессии не позволяют сделать однозначные выводы относительно силы влияния фактора Т на спортивный результат.
На следующем этапе нами было проверено предположение о взаимосвязи, исследуемого фактора, с относительными показателями соревновательной результативности. Для проверки данной гипотезы были рассчитаны коэффициенты реализации (Кра [3] -соотношение фактического результата с абсолютным личным достижением) для исследуемой группы бегунов и проведен расчет коэффициентов корреляции показателя температуры со средними показателями различных по объему выборок, полученных при группировке данных с помощью программного обеспечения MS Office Excel.
В результате корреляционного анализа не выявлено взаимосвязи температуры и Кра у победителей чемпионатов мира (таблица 1).
Таблица 1
Характеристики взаимосвязи изучаемых показателей (Т и Кра) участников
чемпионатов мира (2001-2013 гг.) в различных по объему выборках
Характеристики взаимосвязи Характеристика диапазона (место в соревновании)
1 1-3 1-5 2-3 2-7 2-10
r -0,382 -0,916 -0,821 -0,948 -0,756 -0,703
b 0,146 0,839 0,674 0,899 0,572 0,494
R2 -0,00104 -0,00284 -0,00221 -0,00367 -0,00257 -0,00248
bp* - 23 18 30 21 20
Примечание: * - здесь и далее по тексту: г - линейный коэффициент парной корреляции, Я2 - коэффициент детерминации, Ь - параметр линейной регрессии вида у = а + Ьхх; темным выделены статистически не достоверные значения; Ьр - расчетный показатель в секундах.
Однако при сравнении средних значения Кра у призеров соревнований и у спортсменов, занимавших места в диапазоне от 2 до 10, обнаруживается сильная, обратная (чем выше температура, тем хуже результат) и статистически значимая корреляция изучаемых показателей. Таким образом, можно предположить, что уровень подготовленности победителя соревнований позволяет игнорировать действие изучаемого нами фактора, в то время как на спортсменов, претендующих на попадание в число призеров соревнований, он оказывает заметное влияние и его действие необходимо учитывать. Тот факт, что у бегунов, не попавших в десятку сильнейших, корреляция исследуемых показателей не отмечается, можно интерпретировать как возрастание влияния иных факторов, не учтенных в данной модели.
Далее была построена линейная регрессионная модель (у = а + Ъхх), определены значения критериев уравнения регрессии и проведена статистическая оценка его надежности. Статистическая значимость коэффициентов регрессии и коэффициента детерминации подтвердилась (при р<0,05), таким образом, была аргументирована возможность использования коэффициента Ь для расчета показателей коррекции соревновательной скорости. Результаты расчета, проведенного на базе линейной регрессии, основанной на анализе показателей первой их исследуемых нами групп, представлены таблице 1, Ьр находятся в диапазоне от 18 до 30 секунд. Поскольку коэффициент регрессии Ь показывает среднее изменение результативного показателя с повышением величины фактора х на единицу его измерения, то в нашем случае с увеличением на 1° С результат будет ухудшаться пределах выявленного диапазона.
Корреляция средних значений спортивного результата участников Олимпийских игр (группа 2) в различных выборках (1 место, 1-3 место, 1-5 место и т.д.) и показателей, характеризующих температуру окружающей среды, не была отмечена ни в одном случае как статистически значимая (при р<0,05). Исследование взаимосвязи температурных условий с показателями, характеризующими относительную продуктивность соревновательной деятельности (Кра), также не подтвердили гипотезу о корреляции исследуемых показателей. В данном случае объяснить выявленный феномен эволюцией спортивного результата вряд ли возможно, поскольку речь идет об относительных показателях соревновательной результативности. Очевидно, что основной версией в этой ситуации можно считать различия в структуре факторов, оказывающих влияние на уровень соревновательной результативности в 1 и 2 исследуемых группах и не учтенных в данной модели.
Результаты корреляционного анализа изучаемых показателей у победителей и участников марафонских пробегов (3 группа) представлены в таблицах 2-3. Первоначально на основании полиномиального тренда нами были выделены 3 основных температурных диапазона: 1 - от 0 до 10°С; 2 - от 11 до 20°С; 3 - от 21°С и выше. Далее были определены характеристики взаимосвязи (г, Ь, Я2) изучаемых показателей (Т, Р), при этом данные в диапазоне от - 3 до 0°С и выше 33°С, в модель не включались в связи с их незначительным объемом (п<6).
Таблица 2
Характеристики взаимосвязи изучаемых показателей у сильнейших бегунов-
марафонцев (1999-2014 гг., п=10249)
Характеристики взаимосвязи Температурные диапазоны, °С
1-33 (п = 10249) 1-10 (п = 2806) 11-20 (п = 5 750) 21-33 (п = 1693)
г 0,829 -0,754 0,960 0,709
Ь 4,582 -6,473 7,388 6,716
Я2 0,688 0,568 0,922 0,503
Из материалов, представленных в таблице 2, следует, что в данной выборке наблюдается обратная и выраженная корреляция в первом диапазоне.
В следующих двух диапазонах отмечается прямая и сильная корреляция между изучаемыми показателями. Проверка качества уравнения регрессии позволяет сделать вывод о том, что при увеличении на 1°С результат будет ухудшаться в пределах 6-7 се-
кунд. Таким образом, при использовании данной модели мы получаем расчетные показатели близкие к тем, которыми в прикладном аспекте можно пренебречь, несмотря на подтверждение статистической значимости коэффициента Ь.
Таблица 3
Характеристики взаимосвязи изучаемых показателей у победителей марафонских __пробегов (1999-2014 гг., п = 1270)_
Характеристики взаимосвязи Температурные диапазоны, °С
3-31 (n = 1270) 3-10 (n = 249) 11-20 (n = 746) 20-31 (n = 275)
r 0,957 0,369 0,928 0,968
b 11,236 7,339 15,088 15,093
R2 0,915 0,136 0,862 0,936
Между тем, анализ входных данных (Р) показал, что на конфигурацию линии тренда значительное влияние оказывает тот факт, что одному значению Т в используемой модели соответствуют несколько значений Р (от 2 до 45 для одного соревновательного события). Для объективизации расчетного показателя нами была проверена модель, в которой анализу были подвергнуты результаты только победителей марафонских забегов (1 место). Характеристики взаимосвязи изучаемых показателей представлены в таблице 3. В ходе анализа результатов исследования нами был отмечен тот факт, что при уменьшении объема выборки происходит увеличение значений коэффициента b, т.е. увеличение угла наклона линии тренда, исследуемой корреляционной модели. На наш взгляд выявленная тенденция объяснима тем, что основной массив данных по соревновательной результативности сконцентрирован в диапазонах 10^15°С, в то время, как объем фактических данных в наиболее интересном для нас диапазоне (свыше 20°С) объективно меньше. С целью минимизации влияния данного фактора нами было проведено регрессионное моделирование по различным типам функциональных зависимостей, полученных при применении различных сценариев сортировки данных на платформе MS Office Excel.
Таблица 4
Изменения характеристик регрессионной модели в зависимости от объема выборки
при различных вариантах группировки данных (температурный диапазон - выше 20°С)
Характеристики выборки n Характеристики регрессионной модели, b/ r / R2
М М 2
1 места (все результаты) 1270 11,236/0,957/0,915 29,864/0,764/0,584
1 места - KEN * 246 6,168/0,484/0,234 33,625/0,855/0,730
1 места - ETH 42 13,535/0,344/0,118 52,282/0,704/0,496
Все результаты - JAP 90 17,854/0,780/0,609 41,696/0,758/0,574
1 места (без сборных афр. конт.) 53 19,270/0,653/0,427 43,311/0,769/0,591
Примечание: **— здесь и далее - сокращения принятые регламентом ИААФ; * М1 - модель, где линия тренда определена по средним значениям; * М2 - модель, где линия тренда определена по минимальным значениям (лучший результат)
На основании результатов сравнительного анализа (таблица 4) можно сделать вывод о том, что модель, в которой линия тренда построена на основании минимальных значений спортивного результата, зарегистрированного при определенной температуре окружающей среды, является наиболее приемлемой для определения искомых количественных критериев. На наш взгляд, данный подход позволяет в какой-то мере учесть то обстоятельство, что соревновательный результат у победителей марафонских пробегов зависит от уровня соревнований, уровня конкуренции, мотивации спортсмена и т.п.
Исследование индивидуальных характеристик соревновательной деятельности сильнейших марафонцев мира на предмет корреляции с показателями температуры внешней среды проводилось выборочно. В первую очередь анализу были подвергнуты динамики спортсменов входящих в первую двадцатку сильнейших за всю историю (топ-лист ALL на октябрь 2014 г. по версии ИААФ), при условии наличия для анализа не ме-
нее 6 соревновательных попыток. Далее сравнивались изучаемые показатели у победителей Олимпийских Игр (2004, 2008, 2012 г.) и чемпионатов мира по легкой атлетике (2003-2013 гг.). Поскольку и в первом, и во втором случае в выборку попали преимущественно бегуны африканского происхождения, то для создания более полной картины были изучены индивидуальные показатели результативности у бегунов гипотетически являющихся потенциальными конкурентами африканских спортсменов.
При изучении индивидуальных характеристик соревновательной деятельности у сильнейших марафонцев мира в некоторых случаях обнаруживается корреляция изучаемых показателей на статистически значимом уровне (0,652 < г < 0,859). Обращает на себя внимание тот факт, что у элитных бегунов отмечалась заметно выраженная обратная корреляция Т и Р, однако статистическая значимость коэффициентов корреляции в ходе проверки не подтверждалась.
В таблице 5 представлены расчетные изменения спортивного результата на дистанции марафона при увеличении температуры окружающей среды при использовании различных регрессионных моделей.
Таблица 5
Расчетное изменение спортивного результата при увеличении температуры
окружающей среды при использовании различных регрессионных моделей
Группа/ модель* Ьр мин Ьр макс Расчетное изменение Р (сек) при увеличении Т на ...
5°С, мин 5°С, макс 10°С, мин 10°С, макс
1 М™ 18 30 90 150 180 300
2 МОИ - - - - - -
3 М1 11,236 19,270 56 96 112 193
М2 29,864 52,282 149 261 299 523
М3 15,86 29,23 79 146 159 292
Примечание: * М3 - модель по индивидуальной динамике
На наш взгляд, полученные данные могут быть использованы при определении соревновательной скорости бега в ситуации, когда необходимо минимизировать негативное воздействие исследуемого фактора за счет снижения средней дистанционной скорости. Значение Ьр макс (М2) целесообразно использовать для моделирования наименее благоприятного сценария при прогнозировании спортивного результата.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Анализ соревновательной результативности участников чемпионатов мира выявил взаимосвязь температурных характеристик только с показателями коэффициента реализации (-0,703< г < -0,948). В остальных случаях у призеров и участников официальных соревнований (Олимпийские игры, чемпионаты мира) взаимосвязь изучаемых параметров характеризуется, как статистически незначимая. Корреляция изучаемых показателей на статистически значимом уровне обнаруживается при анализе совокупности лучших результатов на марафонской дистанции (0,709 < г < 0,960), у победителей марафонских пробегов (0,928 < г < 0,968) и при изучении индивидуальных характеристик соревновательной деятельности у некоторых сильнейших марафонцев мира (0,652 < г <0,859). Сравнительный анализ различных регрессионных моделей позволил определить диапазоны значений для коррекции соревновательной скорости для минимизации воздействия изучаемого фактора.
ЛИТЕРАТУРА
1. Коновалов, В.Н. Оптимизация управления спортивной тренировкой в видах спорта с преимущественным проявлением выносливости : автореф. дис. ... д-ра пед. наук : 13.00.04 / Коновалов В.Н. - Омск, 1999. - 48 с.
2. Полунин, А.И. Теоретико-методические основы управления тренировочным процессом в беге на длинные и сверхдлинные дистанции при организации самостоятельных занятий : автореф.
дис. ... д-ра пед. наук : 13.00.04 / Полунин А.И. - М., 1995. - 61 с.
3. Фатьянов, И. А. Сравнительный анализ выступлений бегунов-марафонцев высокой квалификации в рамках крупнейших соревнований // Ученые записки университета имени П.Ф. Лесгафта. - 2012. - № 11 (93). - С. 122-126.
4. Фатьянов, И.А. Сравнительный анализ температурных характеристик окружающей среды, соответствующих высокорезультативному преодолению марафонской дистанции и реальным условиям крупнейших официальных состязаний / И. А. Фатьянов, В.П. Черкашин // Ученые записки университета им. П. Ф. Лесгафта. - 2014. - № 9 (115). - С. 152-157.
REFERENCES
1. Konovalov, V.N. (1999), Optimizing the management of sports training in sports with a primary display of endurance, dissertation, Omsk.
2. Polunin, A.I. (1995), Theoretical and methodological bases of self-management of training process in the women's long and extra-long distance, dissertation, Moscow.
3. Fatyanov, I. A. (2012), "Comparative analysis of the marathon performances of runners with high qualification in the biggest competitions", Uchenye zapiski universiteta imeni P.F. Lesgafta, Vol. 93, No. 11, pp. 122-126.
4. Fatyanov, I.A. and Cherkashin, V.P. (2014), "Comparative analysis of the environment temperature related to high-performance marathon running and realities of the largest official competitions". Uchenye zapiski universiteta imeni P.F. Lesgafta, Vol. 115, No. 9, pp. 152-157.
Контактная информация: run.rus.fi@mail.ru
Статья поступила в редакцию 05.12.2014.
УДК 796.92.093.642:61
КОРРЕКЦИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ И РАБОТОСПОСОБНОСТИ
БИАТЛОНИСТОВ
Сергей Александрович Цветков, доктор экономических наук, профессор, проректор по
научно-исследовательской работе, Юрий Федорович Кашкаров, старший преподаватель,
Фанида Менихановна Соколова, кандидат педагогических наук, профессор, Национальный государственный университет физической культуры, спорта и здоровья имени П. Ф. Лесгафта, Санкт-Петербург (НГУ им. П. Ф. Лесгафта, Санкт-Петербург)
Аннотация
Соревновательная деятельность биатлонистов как сложное объединение двух видов деятельности можно представить как систему, основными компонентами которой является гоночный и стрелковый. Именно от показателей этих двух компонентов зависит итоговых спортивно-технический результат. Интенсивные физические нагрузки оказывают значительное влияние на все системы организма, а также могут вызывать снижение работоспособности и иммунитета у спортсменов. Особенностью биатлона является значительная нагрузка на верхние конечности, которая вызывает на последних этапах дистанции тремор верхних конечностей, снижение точности стрельбы и назначение штрафных санкций. Перспективным для коррекции функционального состояния и работоспособности биатлонистов, в современном спорте высших достижений, является применение нейропептидов. Тактическое мышление биатлонистов может быть улучшено за счет применения нейропептидов, которые активируют функционирование ЦНС, улучшают память, внимание, мышление, усиливают метаболические процессы головного мозга. Одним из наиболее эффективных препаратов является Кортексин, который обладает тканеспецифическим действием на кору головного мозга, подкорковые образования, оказывает церебропротектерное и ноотропное действие, улучшает процессы памяти, внимания и мышления, осуществляет противострессорную функцию. Препарат существенно снижает тремор конечностей, который возникает при утомлении. Рекомендуется курсовое интраназальное применение отечественного фармакологического препарата Кортексина в период подготовки и проведения соревнований у биатлонистов для ускорения адаптации к физическим нагрузкам, повышения точности стрельбы, работоспособности и иммуно-
