Kaip analizuoti dviračio kompiuterio surenkamus duomenis norint pagerinti savo rezultatus (0)

Šiuolaikiniai dviračių kompiuteriai renka daugybę duomenų, kurie tinkamai analizuojami gali tapti raktu į geresnį pasirodymą trasoje. Tačiau vien tik skaičių turėjimas mažai naudingas, jei nežinote, kaip juos interpretuoti ir pritaikyti treniruotėse. Šiame straipsnyje aptarsime, kaip efektyviai analizuoti dviračio kompiuterio duomenis ir paversti juos apčiuopiamais rezultatais.

Pagrindiniai rodikliai, į kuriuos verta atkreipti dėmesį

Prieš įsigilindami į analizės subtilybes, susipažinkime su svarbiausiomis metrikomis:

Greitis ir atstumas yra elementariausi rodikliai, tačiau jie suteikia kontekstą visoms kitoms metrikoms. Vidutinio greičio stebėjimas per ilgesnį laiką aiškiai parodys jūsų progresą.

Kadencija (pedalų sukimo dažnis) yra esminė metrika efektyviam važiavimui. Optimalus kadencijos diapazonas dažniausiai yra 80-100 apsisukimų per minutę, priklausomai nuo reljefo ir jūsų stiliaus.

Galia, matuojama vatais, yra tiksliausias būdas įvertinti pastangas. Skirtingai nuo širdies ritmo, kurį gali paveikti temperatūra, hidratacija ar nuovargis, galia parodo tikslų jūsų darbą.

Širdies ritmas atskleidžia, kaip jūsų kūnas reaguoja į pastangas. Treniruojantis skirtingose širdies ritmo zonose, galima tikslingai gerinti arba ištvermę, arba maksimalų galingumą.

Duomenų rinkimas ir organizavimas

Nuoseklumas yra raktas į prasmingą analizę. Sukurkite sistemą:

1. Išsaugokite kiekvienos treniruotės duomenis, naudodami programėles kaip Strava, TrainingPeaks ar Garmin Connect.
2. Pridėkite pastabas apie orą, savijautą, maitinimą – tai padės paaiškinti anomalijas duomenyse.
3. Skirstykite važiavimus pagal tipus (ilgas ištvermės, intervalinė treniruotė, atkūriamasis važiavimas).

Tendencijų analizė ir pažangos matavimas

Vietoj pavienių treniruočių vertinimo, ieškokite tendencijų ilgesniame laikotarpyje:

1. Stebėkite slenkančius vidurkius per 4-6 savaites, kad matytumėte realius pokyčius.
2. Palyginkite panašius maršrutus skirtingais metų laikais.
3. Analizuokite funkcinės slenksčio galios (FTP) testų rezultatus kas 6-8 savaites.

Pažangą galima matuoti ne tik maksimaliais rodikliais. Ieškokite teigiamų pokyčių atsigavimo laikuose, pastovesnėje galioje ar mažesniame širdies ritme prie tos pačios apkrovos.

Silpnų vietų identifikavimas

Duomenų analizė padeda atskleisti jūsų stipriąsias ir silpnąsias puses:

1. Palyginkite galios kreives skirtinguose laiko intervaluose (5 sek., 1 min., 5 min., 20 min.).
2. Išanalizuokite, kaip keičiasi jūsų kadencija kylant į kalną.
3. Peržiūrėkite, kaip išlaikote galią ilgose treniruotėse – ar pastebimas staigus kritimas po tam tikro laiko?

Treniruočių koregavimas pagal duomenis

Duomenų rinkimas be veiksmų yra bevertis. Naudokite įžvalgas treniruočių planavimui:

1. Jei matote, kad silpniausia vieta yra trumpalaikė galia, įtraukite daugiau sprintų.
2. Jei ilgesnių pastangų metu širdies ritmas kyla neproporciongai galiai, gali reikėti daugiau ilgų, žemo intensyvumo treniruočių.
3. Nustatykite treniruočių zonas pagal savo faktinį FTP, o ne pagal teorines formules.

Išmintingas duomenų naudojimas

Balansuokite tarp skaičių stebėjimo ir intuicijos:

1. Ne kiekvienos treniruotės metu žiūrėkite į ekraną – kartais verta tiesiog mėgautis važiavimu.
2. Naudokite duomenis kaip įrankį, bet ne kaip vienintelį motyvacijos šaltinį.
3. Atsižvelkite į kontekstą – blogesni rodikliai po sunkios darbo savaitės nebūtinai reiškia regresą.

Dviračio kompiuterio duomenų analizė gali transformuoti jūsų treniruotes iš chaotiškų pastangų į tikslingą progresą. Svarbiausia reguliariai rinkti duomenis, ieškoti ilgalaikių tendencijų ir pritaikyti treniruotes pagal objektyvias įžvalgas. Tačiau nepamirškite, kad geriausią rezultatą pasieksite derindami skaitmeninę analizę su kūno pojūčiais ir važiavimo malonumu. Duomenys turėtų būti jūsų pagalbininkas, o ne valdytojas kelyje į geresnį rezultatą.

Užs. nr. 3189.