使用低成本、易获取且更精确的跳跃高度计算方法的力-速度（F–V）剖面分析

《Measurement in Physical Education and Exercise Science》：Force–Velocity Profiling Using a Low-Cost, Accessible, and More Accurate Jump Height Calculation Method

　　

研究人员旨在比较使用两种低成本且易获取的跳跃高度（JH）计算方法——飞行时间法（FT）和修改飞行时间法（FTM）——进行力-速度（F–V）剖面评估的并发效度。42名男性运动员在力台上完成了无负重、中等负重和高负重条件下的蹲跳（SJ）和反向纵跳（CMJ），并同时使用高速智能手机摄像头进行记录。JH分别通过冲量-动量法（IM）、FT和FTM计算，随后利用这些数值推导F–V剖面变量。FT显著高估了反向纵跳（CMJ）的部分F–V剖面变量；相反，使用FTM计算的所有F–V剖面变量与IM得出的变量均无显著差异。此外，IM得出的F–V剖面变量与FTM计算的相关性比与FT计算的相关性更强。结论表明，与FT相比，FTM在评估F–V剖面时表现出更高的并发效度。

**论文解读：低成本、高精度跳跃高度计算方法在力-速度剖面评估中的应用**

**研究背景**
力-速度（F–V）剖面是评估运动员理论最大力（F₀）、理论最大速度（V₀）和理论最大功率（P_max）的重要方法，对优化纵跳表现具有关键作用。尽管关于基于F–V剖面的个性化训练是否优于非个性化训练的结论尚存争议，但前人理论及实证研究表明，提高P_max并降低F–V关系失衡（FVIMB）有助于最大化跳高表现。F–V剖面的输出变量依赖于系统质量、下肢伸展范围（h_PO）和跳高（JH）三个输入变量。其中，JH是现场应用中驱动F–V剖面变量变化的主要输入，且其变异性会放大某些输出变量（如S_Fv）的变异（10%的JH变异性可导致超过15%的S_Fv变异性）。因此，精确测量JH对于基于F–V剖面的决策至关重要。

目前，计算JH的金标准是冲量-动量法（IM），但需使用力台，成本高且需专门知识，不便于现场应用。飞行时间法（FT）因简便而广泛用于实验室和现场F–V剖面评估，但其准确性易受起跳和落地姿势差异影响，导致JH被高估。修改飞行时间法（FTM）由Nishioka等人开发，通过智能手机高速摄像及大转子位移计算飞行时间，克服了FT的局限，之前已验证其用于无负重反向纵跳（CMJ）时具有良好效度。然而，FTM在负重条件下的蹲跳（SJ）和CMJ的F–V剖面评估中尚未得到验证，且与FT的比较研究缺失。因此，本研究旨在比较FT和FTM在F–V剖面评估中的并发效度，假设FT会高估F₀、V₀和P_max，而FTM不会，且FTM的并发效度高于FT。

研究人员开展了以下研究：招募42名男性运动员（棒球23人、曲棍球14人、篮球5人），在两天测试中完成无负重、中等负重和高负重条件下的SJ和CMJ，同步使用双力台和高速智能手机摄像头记录。JH通过IM、FT和FTM计算，并由此推导F–V剖面变量。统计分析包括单因素方差分析、相关系数、Bland-Altman图及Cohen's Kappa一致性检验。结果表明：FT显著高估了CMJ的V₀和P_max，且错误判断为速度主导；而FTM在所有变量上与IM无显著差异，且相关强度及诊断分类一致性均优于FT。该研究证实FTM具有更高的并发效度，为现场提供了一种低成本、易获取且更准确的F–V剖面评估方法。论文发表在《Measurement in Physical Education and Exercise Science》，对运动科学领域的实际应用具有重要意义。

**关键技术与方法**
主要技术方法包括：使用双力台（PASCO PS-3229，采样率1000 Hz）采集垂直地面反作用力；通过iPhone 12高速摄像头（240 fps）录制纵跳动作；采用JumpEye应用基于大转子标记视频位移计算FTM的飞行时间；使用冲量-动量法（IM）作为金标准计算JH，并将FT和FTM的JH值代入Samozino方程推导F–V剖面输出变量。样本来源为42名男性大学运动员（棒球、曲棍球、篮球），均无影响测试的肌肉骨骼损伤。

**研究结果**

**跳高输入变量的可靠性**
所有负荷条件下，IM、FT和FTM计算的JH均表现出可接受的组内可靠性（ICC = 0.725–0.951，CV = 2.1–6.8%），且三种方法的绝对可靠性相当，表明JH的变异主要源于受试者生物变异而非方法差异。

**F–V剖面输入与输出变量的比较**
单因素方差分析和Friedman检验显示，对于CMJ，FT计算的JH_UL、JH_ML、V₀、P_max和S_Fv与IM存在显著差异（p < 0.001），且效应量较小（d或Cliff's delta为0.194–0.436），导致F–V剖面被错误评估为显著速度主导。而在SJ中，FT计算的变量与IM无显著差异。FTM计算的所有F–V剖面变量（包括SJ和CMJ）与IM均无显著差异。

**相关分析**
IM与FTM计算的F–V剖面输入及输出变量之间呈极强至近乎完美的相关性（r或ρ = 0.929–0.992），而IM与FT的相关性为强至极强（r或ρ = 0.753–0.933）。所有变量中，FTM与IM的相关性均高于FT与IM的相关性。

**Bland-Altman图**
Bland-Altman分析表明，FT计算的V₀、P_max和S_Fv与IM具有中等一致性（平均偏差分别为+9.58%、+6.97%和?7.85%），而FT计算的F₀及FTM计算的所有输出变量与IM具有良好一致性（平均偏差?1.59%至+1.4%）。所有比较均未发现显著异方差性（p > 0.05）。

**诊断分类一致性**
Cohen's Kappa分析显示，IM与FT对F–V剖面诊断（力缺陷、速度缺陷或平衡）的一致性为中等（κ = 0.479–0.574），而IM与FTM的一致性为显著至几乎完美（κ = 0.714–0.867），表明FTM在诊断分类上更接近金标准。

**讨论与结论**
讨论指出，FT对CMJ中V₀和P_max的高估主要由无负重和中等负重条件下JH的高估引起，而在高负重条件下未发生高估，可能与负荷惯性大、飞行时间短减少了落地前姿势变化有关。CMJ中JH高估可能与落地时下肢屈曲策略有关，而SJ中未出现显著高估可能受受试者特征影响。FTM通过直接测量大转子位移排除了姿势变化的影响，因此准确度更高。

本研究结论：使用FT计算反向纵跳的F–V剖面变量会导致理论最大速度（V₀）和理论最大功率（P_max）被高估，并错误判断运动员是力主导还是速度主导（S_Fv），这由无负重和中等负重条件下跳高高估引起。然而，使用FTM计算跳高可以实现准确的F–V剖面变量评估，其并发效度高于FT。因此，建议从业人员使用FTM代替FT，以实现低成本、易获取且更精准的F–V剖面分析。