综述：周期性耐力运动训练强度分布理论的新进展：理论基础、模型比较与周期化特征

《Frontiers in Physiology》：Recent advances in training intensity distribution theory for cyclic endurance sports: theoretical foundations, model comparisons, and periodization characteristics

本综述系统梳理了训练强度分布（TID）的理论基础及其在周期性耐力运动中的应用，重点比较了金字塔（PYR）、阈值（THR）和极化（POL）三种主流模型的分布特征、生理机制及周期化应用。文章指出，TID模型的选择需结合项目特点、训练阶段及个体差异，动态整合多种模型可能更有利于实现累积训练适应与竞技表现优化。

　　

训练强度分布的理论基础与发展轨迹

训练强度分布（Training Intensity Distribution, TID）是指在常规训练中，分配在不同强度水平的训练时间比例，它通过结合训练负荷强度与训练时长，构建了系统化的训练负荷框架。TID理论源于对体力活动过程中能量代谢过程的深入分析。Skinner等人早在1980年关于有氧-无氧转换的研究就为此提供了最初的概念基础，他将递增运动分为低、中、高强度三个阶段，并揭示了生理指标如摄氧量（VO₂）、二氧化碳排出量（VCO₂）、呼吸交换率（RER）、通气量和心率随运动强度增加而呈线性变化的规律。随后提出的“乳酸穿梭理论”进一步明确了乳酸代谢中的两个关键拐点：第一乳酸阈值（LT1，通常与2 mmol/L血乳酸浓度相关）和第二乳酸阈值（LT2，通常与4 mmol/L相关），这两个阈值成为划分训练强度区的重要生理标志。

基于能量代谢特征和阈值的概念，耐力训练强度最初被普遍划分为三个主要区域：低强度训练（LIT，低于第一通气阈值VT1）、中等强度训练（MIT，介于VT1和第二通气阈值VT2之间）和高强度训练（HIT，高于VT2）。随着研究的深入，出现了更精细的分类系统，如四区、五区模型，乃至挪威奥委会采用的六区模型和中国国家皮划艇队使用的八区模型。尽管分区数量不同，但其核心生理学基础是一致的，均基于运动强度动态变化引起的能量代谢和气体交换的内在反应，并辅以心率（HR）、血乳酸、最大乳酸稳态（MLSS）等关键生理指标作为区界划分的主要依据。

在这些分区框架的基础上，研究者通过测量和分配各强度区的训练量，逐步发展出多种具体的TID模型，其中最具代表性、机制明确且经过实证检验的是极化训练模型（POL）、乳酸阈值训练模型（THR）和金字塔训练模型（PYR）。

三种主要训练模式的特性、效益与机制分析

金字塔模型（PYR）

金字塔模型的结构特点是训练负荷分布与运动强度呈负相关，即大约80%的总训练量集中于低强度（Z1），中等强度（Z2）不超过10%，高强度无氧训练（Z3）仅占年训练量的5%-10%，呈现Z1 > Z2 > Z3的分布模式。该模型侧重于低强度训练负荷，并有意识地结合中、高强度刺激，为耐力训练中多能量系统的广泛适应提供了理论框架。其生理益处在于能够有效刺激多种能量通路和肌纤维类型。大量的Z1训练可促进线粒体生物合成、增加毛细血管密度、提高氧化酶活性，从而优化有氧能量供应能力。同时，有限的Z3训练可激活糖酵解和无氧能量系统。这种综合刺激有助于提高最大摄氧量（VO_2max）和运动经济性。然而，该模型对Z3训练的相对忽视，可能对精英运动员的爆发力、神经肌肉激活以及快速能量系统适应能力的刺激不足，在需要高强度、间歇性冲刺的运动项目中应用受限。

乳酸阈值模型（THR）

阈值训练模型强调在乳酸阈值区间（即LT1与LT2之间，或接近最大乳酸稳态MLSS）进行持续训练，其训练量分布通常表现为Z1 > Z2 > Z3或Z2 > Z1 > Z3的模式，其中Z2训练约占总体训练时间的40%-60%。这种在“黄金强度区”的训练能有效提升心率经济性、增强心肌功能、提高副交感神经活性，从而改善能量效率和跑步经济性。在生理机制上，低至中等强度的持续负荷可通过提高乳酸脱氢酶（LDH）、丙酮酸脱氢酶（PDH）等关键酶活性，促进乳酸转化为丙酮酸并进入三羧酸（TCA）循环，增强有氧代谢效率及机体抗疲劳能力。但需要注意的是，长时间的中高强度运动可能导致交感神经过度激活，增加过度训练和运动损伤的风险，尤其对青少年运动员或技术尚不成熟的个体需谨慎应用。

极化训练模型（POL）

极化训练模型将大约75%-80%的训练时间分配在乳酸阈值以下的低强度（Z1），15%-20%分配在远高于乳酸阈值的高强度（Z3），而中等强度（Z2）训练仅占约5%或完全不安排，形成Z1 > Z3 > Z2的分布特征。该模型通过低强度训练奠定坚实的氧运输利用基础（如促进线粒体生物发生、提高毛细血管密度和心输出量），同时通过高强度训练刺激糖酵解和磷酸原系统，提升乳酸清除能力、耐乳酸能力以及神经肌肉募集效率。研究表明，POL训练能显著提高VO_2max、峰值血乳酸浓度，并上调骨骼肌中 monocarboxylate transporters MCT1 和 MCT4 的表达，从而优化乳酸转运和氧化效率。其优势在于能较好地平衡训练应激与恢复，降低因长时间中等强度训练导致的疲劳累积风险。不过，该模型对青少年和业余运动员可能因高强度负荷比例较高而增加神经肌肉压力和损伤风险，且在技术依赖性强的项目中，减少中等强度训练可能限制技能习得。

TID模型在训练周期化中的应用特征

训练周期化理论的演进为TID的管理提供了结构性框架，使其在不同训练阶段呈现规律性变化。

准备期：此阶段以高训练量、低强度（HVLIT）计划为特征，重点发展有氧代谢能力。精英耐力运动员（如赛艇、自行车、滑雪运动员）在准备期约有78%-91%的训练时间处于Z1，Z2和Z3分别占2%-11%和2%-9%。大量的Z1训练有助于线粒体生物合成、氧化酶活性提升、毛细血管密度增加，并为后续高强度训练奠定代谢和神经肌肉基础。

专项准备期：此阶段目标转向提升专项技能和耐力，整合高强度训练。TID结构仍以Z1为主（约70%-85%），但逐步增加Z2（10%-20%）和Z3（5%-10%）的比例，以模拟比赛强度。在铁人三项等项目中，Z3比例可能达到11%-15%。增加的Z2和Z3训练旨在提高乳酸清除能力、VO_2max和神经肌肉募集效率。

赛前准备期：此阶段训练从积累量转向追求质，TID结构发生显著变化。例如，精英赛艇运动员在重大比赛前6周，TID会向极化模式转变，Z1和Z3训练合计占90%-95%，Z2比例大幅下降。这种转变旨在减少交感神经过度激活带来的疲劳风险，同时通过高强度训练优化乳酸清除能力和VO_2max。不同项目间存在差异：公路自行车运动员多保持金字塔模式，而精英长跑运动员则更倾向于极化模式，这反映了项目对能量系统的不同需求。

比赛期：此阶段TID通常稳定在一种混合的POL/PYR配置中，以平衡竞技表现维持与恢复。精英自行车运动员在赛季中Z1训练约占77%，Z2和Z3分别占15%和8%。越野滑雪运动员即使在密集赛程中也可能保持金字塔分布（Z1高达88%），表明低强度训练在促进赛间恢复方面的重要性。

关于最佳TID模型的探讨与展望

关于哪种TID模型更优的争论持续存在。现有证据表明，没有一种模型是普遍最优的。极化模型（POL）在改善VO_2max、计时赛表现等方面显示出优势，尤其适合训练量大的精英运动员。金字塔模型（PYR）在需要高训练量的项目（如自行车）和打基础阶段广泛应用。阈值模型（THR）则在技术效率至关重要的项目（如游泳）中证明有效。模型的选择受到运动项目特点、训练阶段、运动员水平、个体生理特征以及训练负荷量化方法等多种因素的影响。

未来的研究需要解决方法论上的差异性，例如强度区划分标准的统一、运动员群体的同质性界定以及训练负荷监测工具的一致性。在实践中，教练员和从业者应避免僵化套用单一模型，而是根据运动类型、训练阶段、运动员水平和个人特点，灵活选择和动态整合不同的TID模型，甚至采用序列化策略（如从PYR过渡到POL），以实现长期的竞技能力发展。个体化和灵活性是优化训练效果的关键。