(文章轉自：NSCA Shanghai)
摘要
基於速度的訓練(VBT)是一種能夠準確、客觀地控制抗阻訓練強度和訓練量的現代抗阻訓練方法。本文為VBT的理論和應用提供了一個應用框架。具體來說，本文詳細介紹了如何利用速度來提供客觀回饋，評估強度，建立精確的負荷-速度曲線，以及如何利用統計數據來監控速度。此外，還討論了“速度損失閾值”的使用、不同的VBT訓練處方以及如何在傳統的訓練計畫模型和小週期內運用VBT。
介紹
運動員進行抗阻訓練以發展力量、爆發力和瘦體重(81,82)。為了達到這一目的，教練通常讓運動員採用個人最大能力相對應的特定抗阻訓練負荷(例如，70%的最大重複次數[1RM])(35,95)。此外，根據預期的訓練目標，運動員通常會被分配完成特定的組數和重複次數(例如，5組10次重複)(9)。但是，如果運動員的1RM因訓練而發生變化，那麼使用運動員以前的最大能力來設定訓練負荷是有問題的，因為設定的負荷可能與特定訓練計畫的%1RM不匹配。另外，已知以1RM的給定百分比所能完成的重複次數在運動員之間存在差異，因此，為所有運動員分配相同的組數和重複次數可能會導致程度不同的努力和疲勞(72,88)。因此，諸如基於速度的訓練(VBT)等替代方法已經被開發出來，為抗阻訓練處方提供了準確和客觀的數據支持(7-9)。
什麼是基於速度的訓練？
VBT是一個涵蓋了廣泛的訓練主題和方法的術語。VBT的整合是一個連續體，可以以不同的側重點來使用(圖1)。在最基本的層面上，速度可以作為傳統基於百分比訓練的輔助手段。例如，可以向運動員提供速度的視覺或口頭回饋，以提高表現，提高動機和競爭力(1,90,91,93,96)。或者，VBT可以在抗阻訓練計畫的各個方面實施，並支持負荷、組數、重複次數的制定和應用(9,20,49,95)。出於這個原因，VBT應該被定義為一種“使用速度來影響或增進實際訓練”的方法。這一定義解釋了使用速度的訓練方法的廣泛實施，並幫助從業者實現他們的訓練目標。
圖1：基於速度的訓練連續體強調訓練計畫中對速度的不同重視。
為什麼基於“速度”？
在抗阻訓練時，速度通常被用於其他的動力學或運動學輸出(如爆發力)，原因有三。首先，眾所周知，隨著外部品質的增加，產生動作的速度則下降(45,87)。這種速度損失一直持續到1RM達到最小/末速度閾值(V1RM)(45)。其次，速度和強度與最大能力的百分比(即1RM的百分比)之間存在近乎完美的線性關係。這一點在一系列的訓練動作和次最大負荷中得到了一致的證明(13,27)。第三，許多運動性疲勞定義的一個共同因素是，隨著疲勞的增加，肌肉纖維縮短速度、放鬆時間和產生力的能力會出現短暫的下降，從而導致隨後自主運動速度的降低(33,74)。簡單地說，隨著疲勞的增加，運動速度會降低。通過承認這些基本概念，練習者可以利用速度輸出來準確、客觀地規定每次訓練的外部負荷和訓練量，而不考慮疲勞和運動員準備情況的波動。
使用速度來提供回饋和提升表現
在抗阻訓練中，使用回饋是一個提升短期運動表現和適應的有力工具。儘管回饋可以以多種形式出現，但對杠鈴速度的視覺和語言回饋的研究最多(1,50,59,92,93,96,98)。已經證明，這些形式的回饋可以引起男性(96)和女性(93)，成人(92)和青少年(93,96)，職業(1,59)和非職業(50)運動員的表現提升。這些提升不僅在訓練過程中即時發生(93,96)，並且在移除這些提供的回饋後，表現會回到基線水準(50)。這些表現上的變化伴隨著心理特徵的改善而發生，在提供速度表現回饋時表現出動機和競爭力的增強( 92，93，96 - 98 )。
雖然在常規訓練中可以很容易地提供速度回饋，但應該考慮提供回饋的頻率、傳達方法和運動員的性格(見表1)。最近的研究(59)表明，不同的回饋傳遞模式會影響表現適應性。Nagata等人(59)已經證明，當每次重複後提供杠鈴速度的語言回饋時，負重跳躍能力即刻提高，並得到更佳的長期身體發展。這是與提供的組間平均速度或一個組間視覺記錄相比較的。此外，人們認識到運動員可能更喜歡通過視覺或口頭方式得知他們的表現結果(92)。這些差異可能是由於內在或外在的激勵因素(即運動員內部或運動員之間的競爭)和運動員的自覺程度(92)。然而，值得注意的是，在自覺程度較低的運動員中，每次動作重複後口頭鼓勵可能會帶來最大的好處(92)。
最後，在訓練期間進行長期的回饋，被廣泛認為是具有實質性好處的。在6周的時間裏，Randell等人(71)在每次深蹲跳重複完成時提供回饋或不提供回饋，觀察到立定跳遠(影響力[ES]=0.28)和30米短跑成績(ES=0.46)有小到中等的提高。此外,最近Weakley等人(90)的研究表明，在為期4周的中週期中每重複一次訓練動作後進行回饋，10米和20米衝刺的成績(ES分別為0.69和0.71),跳高(ES=0.21),和3RM深蹲和臥推力量(ES=0.28和0.21,分別)均有較大改善。同樣，體能訓練實踐者感興趣的是，這項研究強調了在進行衝刺訓練時提供表現回饋的好處。在已知距離上的衝刺時間和平均速度可以很容易地傳達給運動員，並被認為可以作為抗阻訓練期間的回饋，在運動員內部和運動員之間促進類似的動機和競爭感的改善(90)。
不同類型的速度變數以及何時使用它們
在實踐和科學研究中最常用的兩個速度變數是平均速度(MV)(即貫穿整個向心階段的平均速度)和峰值速度(PV)(即向心階段達到的最大瞬時速度)(68,83)。然而，平均推進速度(MPV)(即從向心階段開始直到加速度小於重力的平均速度[-9.81 m·s-2])也被提出作為備選(77)。MPV和MV的區別在於後者不考慮運動的制動階段。然而，我們認為MV和PV為體能訓練實踐者提供了更有價值的資訊，無論是測試還是訓練目的。
在測試過程中監測速度
神經肌肉功能可以通過測量傳統(如臥推或深蹲)或彈震式(如臥推投擲或垂直跳躍)練習在給定負荷下所達到的速度值來評估(15,66)。在輕/中等負荷(≤70%1RM)測試時，建議使用彈震式動作(例如，臥推投擲而不是傳統的臥推變式)。這消除了向心運動的制動部分，可以提供更可靠的速度結果(61,66)。然而，使用MV和MPV來衡量彈震表現是有問題的，因為這些指標包括騰空階段。此外，由於難以準確檢測的騰空時刻，MPV值的問題可能更加突出。這一問題可以解釋科學文獻中報告的違反直覺的發現，例如在傳統動作(例如，臥推)所產生的功率大於其彈震變式(例如，臥推投擲)(46)。因此，我們建議使用PV進行彈震式練習的測試。另一方面，對於較重負荷(>70 % 1RM )的測試，建議使用非彈震式變式的練習，MV和MPV提供的資訊基本相同( 28，32，76 )，因此，'較重' (>70 % 1RM )的非彈震式動作時，所有速度變數都是同樣有效的。
訓練過程中的速度監控
儘管在訓練中速度可以以許多方式使用，但3個重要的實踐應用是(I)預估1RM，(II)根據速度損失的大小設定訓練的量和相對強度，(III)通過提供即時速度回饋來增加動機和競爭力。假設，所有3個速度變數都可以同樣有效地滿足點II和III的應用。然而，我們推薦使用MV來估計1RM，使用相對較輕的負荷進行預估時，MV相較於MPV更可靠（23,47)。與PV相比，MV的優勢在於在不同的測量移動速度的設備(22,30)之間MV的變化更小，使用MV(31)時，負荷和速度之間的關係更線性;在1RM嘗試過程中得到的速度在受試者之間的變化程度可能更低。
一種預估最大重複負荷的方法
VBT的一個有趣的應用是可以根據次最大負荷記錄的速度來估計1RM強度。一般負荷-速度(L-V)關係(36)和個體的L-V關係(52)已經被提出用來估計1RM。一般的L-V關係是由Gonza´lez-Badillo和Sa´nchez-Medina(32)介紹的，他們使用二階多項式回歸方程來估計臥推練習中的1RM。在這項開創性的工作之後，在其他抗阻訓練練習中(3,5,13,28,30,31,54,65,75)也提出了類似的公式。雖然一般的L-V關係方程能夠從單次動作中所記錄的MV快速預估出1RM，但教練應該意識到在實踐中可能限制其使用的局限性。簡言之, 單次動作記錄的MV與1RM之間的關係可能受到運動類型(如深蹲與腿舉） ( 13，38，75 ),執行技術(例如,向心收縮與離心-向心收縮)(28，65),性別(男性在較低%1RM時的值較高)(3，84),和測量設備(4,22,26,91) 的影響。更重要的可能是MV與%1RM關係，特別是在相對較輕的負荷下，是特定於受試者的（70）。最後，從統計學的角度來看，一般L-V關係的另一個問題是由於自相關的存在而高估了數據擬合，因為作者在計算一般L-V關係時，包括了來自同一參與者的多個觀察結果(60)。
為了克服上述局限性，提出了個體L-V關係。用於確定單個L-V關係的標準測試包括記錄多個次最大載荷的MV(≈5次的負荷)，隨後通過線性回歸對L-V關係建模來預估1RM，且獲得1RM (V1RM)的 MV相關的負荷(6,73)(表2)。與個體化L-V分析相關的最大挑戰是用於預測1RM的V1RM的選擇。以前的研究使用個體V1RM(6,73)或所有受試者平均V1RM(24)。然而，由於個體V1RM的可靠性較低(6,29,73)，而且V1RM的受試者間和受試者內部的變異性之間存在微小差異(70)，建議對所有受試者使用通用的V1RM以簡化測試程式。表2提供了科學文獻中關於常用抗阻訓練練習的V1RM。與使用一般V1RM相比，使用個體V1RM也可能會對1RM提供更準確的預估。然而，這一假設需要得到實驗數據的支持。到目前為止，還沒有研究比較使用個體V1RM和一般V1RM估算1RM的精度。
由於個體的L-V關係是高度線性的(6,47,73)，為了縮短測試過程的時間，可以通過只記錄2個負荷(即兩點法)(24,25)的MV來確定個體的L-V關係。這已經被Garc´ıa-Ramos等人(24)表明通過兩點法建模的個體L-V關係比以前公佈的一般L-V關係在史密斯機上執行的1RM臥推有更準確的估計。此外，在使用兩個差別很大的負荷(例如，大約45%1RM和85%1RM)的情況下，中間負荷的加入並沒有顯著提高1RM估計的精度(69)。兩點法的有效性也在用於上半身自由重量練習(如臥拉(31)和臥推(48))以及背部下拉和坐姿划船練習(69)中得到了證實，但其在下半身練習中的有效性從未被探索。因此，鼓勵教練使用2點法作為一種準確、快速、相對無疲勞的方法來估計上半身運動的1RM。這可以分為三個簡單的步驟:(I)的設置特定運動的V1RM(見表2),(II)在輕負荷(約45%1RM)和重負荷(約85%1RM)下記錄MV,(III) 對單個負荷-速度關係進行建模，並將1RM確定為與V1RM相關的負荷。然而，教練應該意識到兩點法和其他基於速度的1RM預測方法的準確性在下肢自由重量練習中可能會受到影響(6,43,44,52)。因此，儘管可以遵循本節提供的建議，在某些上半身練習中獲得1RM的準確估計，但值得注意的是，現有的科學證據表明，在下肢運動(如深蹲或硬拉)中速度記錄無法獲得對1RM的準確估計。據推測，預測準確性的差異可能是由於下肢運動(如深蹲或硬拉)相對於上半身運動(如臥推或臥拉)的技術複雜性更大。最後，還應指出，直接測量1RM比從L-V關係估計更可靠(24)。
為平均設定速度制定負荷-速度曲線
使用L-V曲線進行訓練的一個關鍵方面是教練要區分訓練過程中正常的速度變化和由於訓練適應引起的合理的速度波動。這是至關重要的，這樣可以在較高的精度下做出訓練負荷修改的決策。最近的研究表明，當在自由重量頸後深蹲和史密斯機臥推中使用MV、PV或MPV時，L-V關係是穩定的(8,27)。在有意義的速度變化方面，自由式後蹲的MV、PV和MPV的最小可測差值分別為±0.06-0.08m·s-1、±0.11-0.19m·s-1和±0.08-0.11 m·s-1(6)。這表明，如果使用有效的速度測量設備進行監測，兩次訓練間速度有意義的變化可能反映了急性疲勞或力量的增加。此外，它還可以為訓練期間和整個中週期的抗阻訓練負荷提供準確的處方。
制定個性化的L-V曲線有4個簡單步驟(表3)(8)。首先，運動員在相關練習中進行1RM評估，以確定其最大力量，並監測速度與%1RM的關係。其次(如果完成1RM評估提供了至少24小時的恢復)，增加負荷進行測試。以前的研究採用了兩種方法，執行增量加載測試。一種是方法一：3次重複20%、40%和60%，一次重複80%和90%1RM，每組間隔2分鐘（8,9），另一種是方法二：在～45%1RM和～85%1RM(24)的2個近似負荷下重複的“兩點法”。在步驟3中，將每個強度中最快重複的速度數據(圖2A)與相應的相對負荷(%1RM)繪製在一起，然後使用最佳擬合的線性線來外推回歸方程(圖2B)。最後一步是根據回歸方程創建速度表。該表使用訓練集的MV，對應於最大百分比，並且可以以與教練傳統上從相對負荷(%RM)表中規定的方式來實現(參見Helms等人(37))。在示例表(表4)中，如果這個運動員想要以“重”強度完成6次重複，平均設定速度應約為0.58 m·s-1。當考慮到不同的適應率以及單次訓練課內及多次訓練課之間負荷的調整時，這些資訊可能對從業者特別有用。
圖2：
( A )運動員在杠鈴後蹲時的L-V曲線所獲得的平均速度數據；
( B )該運動員L-V曲線的數據、線性回歸和方程。
解釋基於速度的數據變化的方法
基於速度的測試可以作為教練獲取運動員健康疲勞狀態“快照”的有用工具。例如，當提升固定的外部負荷時，峰值或平均向心速度的變化可能表明神經肌肉品質的改變（91）。速度降低可能是疲勞、過度運動/過度訓練或停訓/適應不良的症狀，而速度的提高可能意味著神經肌肉能力或急性增強的改善（17）。
在解釋運動員基於測試數據的速度時，教練必須考慮測試成績的可靠性，以及變化的實際重要性。測試成績的可靠性受到測量誤差(這是購買速度跟蹤設備時的根本考慮因素)和人體生物系統內部正常變化的影響。量化成績可靠性的一個有用的指標是運動員內部標準（典型）誤差(SE)。這可以通過基於分組的測試與重複測試信度研究來估計（2,39），也可以從運動員個人測試成績在穩定的時期(如，天、周、月)重複出現的趨勢(36,41)中估計(見附錄1，補充數字內容1,http://links.lww.com/SCJ/A277)。
SE反映了由於隨機因素引起的自然波動而導致的運動員成績(如平均向心速度)的"典型"變化。因此，將SE應用於觀察到的考試成績作為一個±值，可以用來表示一個‘正常’的表現範圍，應假設測試反復進行(圖3)。在評估成績變化時，SE可以用來圍繞變化分數創建個體置信區間(CI)，並表示觀察到的績效變化中的不確定性(即解釋為‘干擾’)。這就為從業者提供了與數據假設(34)相容的似乎合理的值範圍(圖4，見附錄2，補充數字內容2，http://links.lww.com/SCJ/A278. )
為了知道一個變化的實際重要性，教練必須為一個決定性的變化確定一個閾值，並根據這個值評估變化。重要的是，這個概念與之前討論的性能可靠性、干擾和不確定性問題完全不同。在一個表現完全穩定的，而變化只是由於系統的影響(例如，健康或疲勞)而改變的假想世界裏，變化可以簡單地根據代表實際意義的某些值的閾值進行評估。對此，我們建議採用“基於錨”的方法(79)，通過這種方法，可以根據代表“現實世界”成績差異的值來評估變化。例如，將單個運動員的運動表現差異，例如舉起負重、最佳用時、投擲距離等加入到比賽的三分之一，那麼每10場比賽就會額外增加一塊獎牌(40)。這往往是專家教練根據自己對什麼變化真正起作用的知識和經驗來設定表現目標的一種直觀做法。因此，這種閾值資訊可以從專家教練的意見或現有關於測試和比賽成績之間關係的研究中獲得。其他方法，如基於分佈的方法(例如，最小價值效應)，是可用的，但可能產生缺乏現實相關性的任意值(14)。
一旦確定了具有實際重要性的閾值，教練就可以結合前面提到的概念，根據運動員基於速度測試的數據做出決定。當然，我們不在一個成績完全穩定的世界裏運作，因此，教練也必須考慮成績的不確定性。實現這一點的一個非常簡單和有效的方法是將成績變化與其CI對照實際重要性區域進行可視化(16)(圖3)。通過解釋CI和決定性閾值之間的重疊量來通知決策過程。有兩種方法可以幫助實現這一點，包括第二代p值（SGPV）（10,11）和使用2個單側測試(TOST)檢驗測試等價性(52，53)。特別地，SGPV是一種描述性統計(10)，因此當應用於監測運動員基於速度的成績變化時可能是有用的。詳細討論SGPV和TOST的應用超出了我們的研究範圍(參見Blume等人)。(10，11)，Lakens (52)和Lakens et al . (53))，但我們為教練員運用前述原理解讀速度型測試數據提供了幾條建議(見附錄3，補充數字內容3，http://links.lww.com/ SCJ / A279) 。在7周的訓練階段(圖3)中，運用我們討論的幾個概念，分析一個力量舉運動員在整個7周訓練階段(圖3 )從100公斤杠鈴後蹲熱身組開始的平均向心速度的變化如圖5所示。
圖3：在力量舉運動員17周的訓練階段，從100公斤杠鈴後蹲的熱身組開始，平均向心速度(MCV)。數據顯示為每週達到的最快速度表現6個標準(典型)誤差，源自維持階段趨勢(即基線;紅色直線，第1-10周;參見附錄2，補充數字內容2,http://links.lww.com/SCJ/A278)。從基線開始的加載階段變化以0.20的alpha值進行評估(即，80%的置信水準)。灰色陰影面積=不重要的，基於最小實際重要差值±0.03 m·s-1和維持趨勢標準誤差。從運動員已知的負荷-速度曲線來看，平均向心速度的0.03 m·s-1變化反應了1次重複中最大變化約為1%，即0.3 X比賽-比賽變異性3.1%。
圖4：適用於平均向心速度變化的可信區間（CI）的假設示例。數據顯示為變化±CI，根據±0.03 m·s-1（灰色區域）的最小實際重要差異進行縮放。
圖5：在7周的訓練階段，分析力量舉運動員從100公斤杠鈴後蹲熱身組開始的平均向心速度的變化(原始數據如圖3所示)。變化來自於預先維持階段建立的基線表現。CI =可信區間;SGPV =第二代p值。
使用相對速度損失閾值管理疲勞
眾所周知，人類的體型和體格不同，個體的身體和生理能力也不同(如馬拉松運動員與短跑運動員相比)。然而，體能訓練參與者通常被教導使用預測表來制定抗阻訓練負荷和重複次數(12，35，80)，儘管重複次數的差異非常大，但完成的比例最大(19)，例如，在80%的1RM時，有些人可以完成重複次數的兩倍(例如，8次和16次重複) (72)，因此，在80%的1RM時，規定3組8次重複，有些運動員出現向心失敗，而另一些運動員則會相對容易地完成這些重複。這種差異性性可能是由於一系列因素造成的，包括訓練史、性別、絕對力量水準以及最近的訓練量(19，42，72)。因此，為了確保改進處方並減少疲勞和適應性反應的差異，可以實施相對速度損失閾值( 63，89 )。
最近的研究(89)強調了速度損失閾值在抗阻訓練時保持速度和功率輸出的能力(圖5)。此外，這項研究還證明了這些閾值如何解釋個體工作能力的差異。Weakley等人(89)表明，在使用速度損失閾值時，運動員之間的平均杠鈴速度變化在5組後蹲動作中可能很小。這與傳統的處方方法形成了直接的反差，傳統的方法隨著運動的進行速度會有很大的降低(85,94)。這些差異是由於採用相對速度損失閾值時出現的獨特的"柔性重複"方案，並允許在每一設定和每一負荷/速度( 89 )下進行個體化，這與基於百分比的方法促進力量教練設定任意重複和設定不考慮運動員差異、身體準備或週期內疲勞累積的方案(如4組10次重複)不同。
圖6：
(A)以20%速度損失閾值訓練3組後蹲時的個人和平均團隊速度(SD由陰影區域表示)。數據來自Weakley等人(89)。
(B)在一套重複訓練方案(即所有參與者重複10次)中進行3組後蹲訓練時，個體和平均群體速度(SD由陰影區域表示)。Weakley等人未發表的數據(95)。
(C)從圖A和b中得到的平均(±SD)速度。注意，在基於速度的訓練條件下，速度保持不變，而在百分比條件下，速度線性損失。
也許比控制訓練中的動力學和運動學輸出更重要的是，通過使用速度損失閾值來判斷內部和延遲疲勞的結果的能力得到了提高(圖6)。最近對神經肌肉功能變化的研究表明，隨著速度損失的增加(例如，10，20, 30%速度損失)，功能出現線性降低(88)。這得到了Sanchez-Medina和Gonza´lez-Badillo(74)的早期研究的支持，他們評估了速度和向心收縮衰竭的接近程度。此外，在感知努力和代謝反應方面也存在幾乎相同的趨勢(即，更大的努力和代謝反應與速度的更大損失相一致)(88)。這些反應已被發現在運動員內部和運動員之間是一致的，並且在運動員中-長期訓練期間表現出極高的可靠性(88)。
基於速度訓練的計畫
對體能訓練的參與者來說，能更好地控制訓練結果是一個令人興奮的前景，同時，瞭解通過VBT提供的各種訓練方法對於設計有效的訓練計畫也是至關重要的。一些研究表明，與給定百分比的1RM相關的速度在訓練過程中是一致的(3,8,18,24)。然而，也有研究表明，在給定的%1RM時，速度可能由於疲勞(86)或經過短期的爆發力導向阻力訓練(64)而發生變化。因此，為了準確計算相對負荷，建議定期評估L-V關係。考慮到這一點，在運動員和訓練期間，在給定的相對強度下運動速度的相對損失會導致一致的內部和外部反應(88,89)。因此，以前建立的訓練方法及其週期模型仍然可以執行。然而，通過使用速度來監測和指導運動處方，可以改善個性化和控制訓練和隨後的反應(21,89)。
由於訓練週期中力量的變化，基於百分比設定強度的處方的一個問題是，力量教練規定的相對負荷可能與訓練期間完成的相對負荷不匹配。例如，4周前的最大肌力測試將不能準確地規定負荷。因此，從業者提供的外部負荷往往過輕或過重。建立的VBT方法可以通過監測熱身和訓練期間的速度來解釋這些波動(89)。最常用的兩種方法是：(I)有針對性的訓練速度(例如，運動員在制定的範圍內找到一個外部負荷)， 即當天的目標[例如0.70±0.05m·s-1])(89)。或(II)滿足先前建立的L-V曲線速度(21)的負荷(以1RM的百分比)。這兩種方法都可以實現可靠和準確的長期規劃。此外，運動員或教練可以通過簡單地參考前一組(21)的MV或後一組的首次重複(88,89)來改變訓練期內的外部負荷，以確保在訓練中採用適當的負荷。或者，這些資訊可以用來指導訓練的結束(例如，如果運動員在給定的負荷下始終不能達到所需的速度，這可能表明疲勞)。
使用VBT編寫訓練計畫的一個獨特之處在於它允許“靈活”或“固定”的組數和重複次數。傳統的計畫方法提供了剛性要求(即規定了一定的組數和重複次數)，但VBT可以緩解運動員及其生理特徵的差異(89)。例如，一個固定的組數(例如，5組)可以採用靈活的重複計畫(例如，運動員運動至速度下降20%)(89)。或者，可以規定固定的重複次數(例如，25次重複)和靈活的組數(例如，每組在速度降低20%時終止，運動員完成25次重複盡可能多的組數)(9)通過確定適當的速度損失閾值和隨後的疲勞反應，這些靈活的設計方法可以解釋不同的疲勞率、運動員之間的差異性和日常準備情況(89)。這在最近的研究(89)中得到了證明，與基於運動員以前最大成績百分比的嚴格的組數和重複次數(19,95)相比，靈活的設定使運動員之間和運動員內部的速度和功率輸出保持了高水準的一致性。表5概述了一些最常用的使用VBT規定組數和重複次數的方法。
由於能夠準確地規定訓練負荷和訓練量，在傳統方案設計模型中實現VBT也是可行的。準確的負荷處方和速度損失閾值(例如，10% vs. 30%)可以誘導所需的疲勞量，以確保達成特定的身體和生理的訓練目標。例如，在進行大強度、低訓練量的板塊週期前進行階段增強及更大訓練量的訓練，且遵崇傳統概念(17,57)。在板塊週期模型中使用VBT，旨在促進力量耐力變化和身體成分改善的初始階段可能使用30%速度損失閾值。接著是一個力量中週期，允許更大的負荷 (即較低的啟動速度)和較小的速度損失閾值(如20%)，從而減少外周疲勞(63,89)。最後，這可能是一個強度-功率或漸變中週期，使用一個非常小的速度損失閾值(例如，10%)的初始啟動速度範圍。這些較小的閾值可以使疲勞最小化，同時也保證了更大的功率輸出(89)。這些概念可以應用於一系列不同的訓練方案設計模型(例如，線性的，每日/每週波動的，變化的)，並可以幫助教練員更好的在傳統的方法基礎上控制和設定計畫(圖7-10)。
圖7：對訓練的急性和慢性反應，速度損失閾值或大或小。MHC =肌球蛋白重鏈。改編自(62,63,88,89)。
圖8：一個為期6周的中週期每日波動範例，運動員每週完成一次力量耐力、力量和爆發力訓練。每條連接線中的重點符號表示某一時刻的平均起始速度(例如，力量週期1 = 0.54 m·s-1)。虛線表示停止速度(力量週期1 = 0.43 m·s-1)。注意啟動速度和速度損失閾值的變化。VL =速度損失。
圖9：採用十周板塊週期規劃後蹲訓練。每條連接線內的圓點表示給定一周的平均起始平均向心速度（例如，第1周=0.64 m·s-1）。虛線表示平均停止速度（例如，第1周=0.45 m·s-1）。注意，速度損失閾值在每個中週期中降低，而強度增加。VL=速度損失。
圖10：這是一個線性週期法的示例，用於在10周的訓練週期內，使用20%的速度損失閾值對後蹲進行編排。每個連接線內的專案符號表示從給定周開始的起始速度（例如，第1周=0.82 m·s-1）。虛線表示設定的終止速度（例如，第1周=0.66 m·s-1）。請注意，儘管閾值沒有改變，但速度損失閾值在整個週期中降低（箭頭強調）。這使得強度增加，但隨著時間的推移體積減小。
肌力與體能教練的實際應用
通過體能訓練達到最佳表現是所有力量和體能訓練專業人員的首要目標。因此，有效地應用VBT方法具有十分重要的意義。眾所周知，當適當應用VBT時，疲勞反應會更個體化和更大的同質性(88,89)。然而，有策略地實施可以增強運動員的投入和改善結果。以下是一些實用的建議，可以幫助VBT融入訓練計畫。
以前人們已經認識到，在運動員訓練時提供回饋可以提高速度和功率輸出高達10%(92,93,96)。此外，由於運動員具有的競爭天性，通過允許能力或位置相近的個體一起訓練，觀察彼此的運動輸出，可能會發生更大的競爭。然而，訓練的預期目的也必須考慮，因為提供的回饋可能會導致運動員為了更快的速度而犧牲技術。儘管近年來VBT得到了大量的宣傳，但這也導致從業者偶爾試圖最大限度地提高傳統上為穩定和運動範圍發展而進行的練習的速度，如過頭深蹲。當這些動作快速執行時，往往會失去預期的目的和好處。因此，建議最好在力量和爆發力輸出最大的練習中應用(例如，奧林匹克舉重、跳躍、深蹲和臥推) 回饋(1,50,92,93,96)。
由於運動員所參與的不僅僅是單純的力量訓練，疲勞的管理對肌力與體能教練來說是非常重要的。使用相對速度損失閾值可以控制疲勞的發生，使運動員之間的反應更加均勻。建議在“休賽期”或一般準備階段，採用更大的速度損失閾值，因為這一階段往往會出現頻繁的力量訓練，殘餘的神經肌肉疲勞不太可能產生有害影響。因此，20%-40%的速度損失閾值在這些時期可能是有效的，從而在健康、瘦體重和肌肉耐力方面獲得更大的適應(63)。另外，在賽季中，較小的速度損失閾值(<20%)可能有利於減少疲勞，並確保訓練不會導致體能的大幅下降(88,89)。這些概念也可以應用在一個運動員的中週期訓練 (見表6 - 9)，以往的研究(88、89)表明，這意味著更大的速度損失(例如,30%)被應用在一周的開始(例如,比賽日[MD]-5), 隨著比賽日越來越近(如MD-3時20%，MD-2時10%)速度損失減少。
最後，客觀地設定負荷的能力對實踐者有很大的用處(56)。無論採用何種方法，基於速度自動調節負荷的能力不僅可以支持對急性疲勞反應(例如，組間)的管理，而且還可以支持跨週期疲勞累積的管理。這可以使從業者對他們的運動處方充滿信心，即使在擁擠的訓練或比賽期間。例如，練習者經常會遇到運動員直接離開訓練場進入舉重室的問題。這通常意味著運動員疲勞，訓練前規定的負荷不再有效。然而，VBT並不面臨這些問題，因為運動員被規定了一個速度範圍，而不是特定的外部負荷。此外，由於許多外部壓力因素可以影響運動員(例如，學術壓力)(55)，VBT可能支持負荷管理。
結論
VBT使用運動速度來告知或加強訓練實踐。它可以作為一種工具與傳統的基於百分比的方法（例如，提供回饋）一起使用，也可以用於自動調節每個運動員的訓練量和強度。從這一綜述我們建議:：
●對於操作者來說，一個重要的考慮是用來監測速度的裝置的有效性。目前的證據表明，應該使用線性位置感測器，因為它們具有更高的精度。
●在運動員訓練時，對他們的表現進行視覺上或口頭上的回饋。這種回饋應該是頻繁的(例如，在每次重複後)，並用於高強度和爆發力訓練(例如，主要的多關節練習)。
●用於測試彈震式練習的成績時，負荷應使用≤70%的1RM，應使用PV。另外，PV或MV可用於測試>70%的性能。
●對於1RM能力的預測，應使用MV。這是因為不同測試設備之間的差異更小，L-V關係的線性度更大，運動員之間1RM發生的速度變化更小。
●“兩點法”已被證明是在上半身練習期間從L-V曲線計算1RM的有效方法。這包括（I）識別特定於運動的V1RM，（II）記錄在輕負荷 (≈45%1RM）和重負荷(≈85%1RM）下的MV,以及（III）對個體的L-V關係進行建模，並確定1RM作為與V1RM相關的負荷。教練員應意識到，在下半身練習時，兩點法和其他基於速度的1RM預測方法的準確性可能較低。
●通過量化運動員的L-V曲線並使用精確的速度測量設備，練習者可以將給定的速度等同於運動員最大能力的90% 1RM。通過掌握這些資訊，運動員的不同疲勞程度和適應率可以通過精確的每日強度和容量處方進行管理。
●練習者應該考慮定期監測速度(可以在訓練開始時進行)，以幫助客觀地監測運動員體能/疲勞的變化。通過監測典型的日常速度波動(即SE)，並將其應用於有意義的閾值(例如，強度的變化)，從業者可以獲得定期的客觀地瞭解其訓練計畫的效果。
●速度損失閾值可以解釋運動員之間的肌肉耐力差異，也可以減輕短期疲勞反應的不均勻性。通過改變速度損失閾值，內部和隨後的疲勞反應增加或減少。
●使用VBT進行訓練的方法有很多。這些方法能較好地適應傳統的週期模型，並能更可靠地指導運動處方的制定。
作者：
Jonathon Weakley是澳大利亞天主教大學的講師，利茲貝克特大學的研究助理，昆士蘭紅魔隊的運動科學顧問。
Bryan Mann是邁阿密大學的助理教授
Harry Banyard斯威本科技大學的講師。
Shaun McLaren是英格蘭橄欖球聯盟的運動科學家，利茲貝克特大學的研究助理。
Tannath Scott是新英格蘭大學和新南威爾士橄欖球聯盟的博士後研究員。
Amador Garcia-Ramos是格拉納達大學和Cato ´ lica de la Santhe ´ sima Concepcio ´ n大學教授。
譯者：
馬晨然
雅加達第十八屆亞洲運動會中國體育代表團參賽保障團成員
北京2022年冬奧會和冬殘奧會人才儲備庫成員
內蒙古中優足球俱樂部 體能教練
內蒙古盛樂蒙羊足球俱樂部 體能教練
JOINFIT訓練部總監
毅能達健身學院培訓師
NSCA-CSCS, RSCC, FMS, FCS, PES, CES, AHA-HS
校對：
秦志超
NSCA中國地區官方講師
CSCS, NSCA-CPT, TSAC-F, FMS
NASM, EXOS, IKFF-CKT, RSCC
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