馬拉松破三的訓練規劃、甚麼課表相關性最大?

前陣子去日本買了幾本關於跑步與三鐵的書籍,其中みやすのんき的"馬拉松破三教室"中有些滿有意思的內容,想說整理一下跟大家分享一下。

作者是一位漫畫家,原本沒甚麼在運動,2006年時第一次挑戰全馬,但是超過7小時被關門。2007年再挑戰東京馬拉松,以5小時42分完成。2014年將成績一舉拉到3小時32分,並且在2015年順利跑出2小時58分,完成破三的目標。他的體重也從85kg降到55kg,55公斤實在是相當驚人的輕啊!!

2015年破三時,他已經是52歲,也就是說他是50歲才首次跑入4小時、然後經過一年多就突破3小時大關。他也陸續出了幾本書討論馬拉松訓練課表,在日本也小有名氣。

書中內容其實不少,這邊我簡單摘錄幾個有意思的數據讓大家參考一下。

1. 每個月跑步距離:

根據日本調查機構在2018年做的統計,平均每位跑者每月跑量是124公里,而比率最多的是51-100公里。也就是說,如果你每個月跑超過124公里以上,就比一半以上的跑者多了。

此外,馬拉松破3小時的跑者,大約一半的人每個月跑量是300km以上。而4小時內的則是以100-109公里佔1/3為最多。因此如果想要破3小時的話,每月300km左右的跑量看起來是基本要的。

2. 跑步距離建議以"7公里"作為基本單位:
平常我們練跑,大家通常都是以”5km"作為單位。可能因為5公里看起來像是個整數,所以大家出去通常都是5km、10km或是20km。

But….半馬是21.1km、全馬是42.2km,都沒辦法被5整除。所以比賽時如果是用5km為單位來配速,最後都還要多跑個2公里多,實在很討厭啊!!

所以,平常練跑就用7公里為基本單位吧! 短時間慢跑就跑個7公里,多一點時間就跑14公里,周末長跑就跑個28公里。這樣比賽的時候就會想著,再跑幾個7公里就到終點了,似乎是不錯的想法?

3. 有氧慢跑的配速,可以抓馬拉松目標配速的1.2-1.3倍:

大家常常會出去執行長距離有氧跑,不過對於應該要跑多快還是多慢? 通常都是眾說紛紜。這邊提出一個計算方式,就是目標馬拉松配速的1.2-1.3倍。

雖然大家都知道長距離慢跑對於訓練來說很重要,但是跑太慢好像會變成垃圾里程,跑太快又會影響恢復。因此有個基準配速滿重要的,假設你目標馬拉松配速是3小時30分大約是5分速內,乘以1.2-1.3倍就是6分速至6分半之間,算是相當合理的目標。如果當天天氣熱或是狀況差可以抓在低標、狀況好也不要超過高標。

當然如果目標是破3小時,則你的慢跑配速就會抓在5分速至5分半之間。

4. 甚麼樣的訓練對於成績表現影響最大?

這點我想是最重要的一部分,根據日本與歐美的研究報告做了整理。首先最上面的圖表是日本跑者最常執行的課表中,最多的是超慢跑佔了9成以上,再來是LSD與配速跑,還有拉筋與肌力訓練等等。而間歇跑、30KM長跑、上坡跑則是只有3成左右的跑者有執行。好像跟國內跑者不大一樣?? 大家都把跑間歇當作吃白飯一樣稀鬆平常?

至於日本的課表名詞說明,有興趣可以參考我之前文章的eA式內有提到,就不再贅述:
https://tricoachpoching.blogspot.com/2022/07/blog-post.html

此外中間的圖表則是顯示,對於跑者來說,影響表現最相關的是總跑量(相關性0.72)、有氧跑(0.68)、短間歇(0.52)、配速跑(0.5)與長間歇(0.22)。所以根據此研究,馬拉松成績還是跟總跑量與有氧跑最相關,大家喜歡的間歇跑相關性其實是偏低的。

下表也是顯示類似結果,對於馬拉松表現影響最大的訓練課表依序是32km以上的跑步次數(0.81)、每周最高跑量(0.8)、平均每周訓練時間(0.78)、平均周跑量(0.7)、相對馬拉松配速的平均訓練配速(0.68)、平均每周訓練次數(0.44)、最長訓練距離(0.38)。

根據這個結果,可以說長距離訓練執行次數與總跑量還有時間還是相對重要的,比起你訓練時跑得多快都還重要。而每周跑幾次反而重要性沒這麼大。

5. 世界冠軍Kipchoge在柏林馬前七周的訓練課表

Kipchoge在柏林馬前七周安排的訓練課表中,可以發現10-22km的有氧慢跑次數34次,比起其他課表都高出很多。每周也只有一次在田徑場的間歇跑,他的大部分訓練配速都比馬拉松配速來得慢。

作者這邊也有提到,許多人都花不少時間在執行間歇跑,不過實際上間歇跑對於馬拉松成績的提升,是不是真的有幫助? 目前都還是被打個問號的。

不過我個人也不認為間歇跑是完全沒有效果,畢竟以訓練的觀點來看,給予身體一些不同的刺激,都有可能會促進體能的進步。只是在比率的調配上,間歇跑絕對不是馬拉松訓練的主軸。長距離賽事想要有好的表現,還是乖乖地多累積跑量與長距離練習,並且要有耐心讓體能逐漸適應與進步。日積月累、持之以恆的訓練才是進步的王道。

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