Construction and Empirical Research on Relationship Model between Load and Muscle Activity under Stable and Unstable States
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摘要:目的: 探讨人体负重与肌肉活性之间的关系。方法 运用肌电测试法对30名受试者在稳定与非稳定状态下不同负重的深蹲相关肌肉做肌电测试实验。结果: ① 不同状态下负重与肌肉活性均表现为显著的正相关关系（稳定r=0.700，P < 0.000；非稳定r=0.821，P < 0.000；整体r=0.773，P < 0.000）。②稳定与非稳定状态对人体肌肉活性的刺激存在差异，但这种差异会随着负重的提升而发生变化。③各线性模型（调整R2=0.864~0.914）与非线性模型（调整R2=0.876~0.931）均拟合较好。结论: 人体在稳定与非稳定状态下负重与肌肉活性的关系更符合一种S型曲线关系模型，其关系既受"特征形式"的影响，也受"生物学"因素的干扰，并存在"主导因素"的转化。实证发现，S型曲线模型能够较好地弥补线性模型的高估现象。Abstract:To investigate the relationship between load and muscle activity.Methods: The study designed an EMG test, i.e., 30 subjects were tested in deep squat with different loads under both stable (ground) and unsteady (balance Plate) states.Results: (1) Load and muscle activity under different states were showed significantly positive correlation (steady state:r=0.700, P < 0.000;unsteady state:r=0.821, P < 0.000;whole state:r=0.773, P < 0.000).(2) A certain difference exists in the stimulus degree of the body muscle activity under stable and unstable states, but varies with the increase of load.(3) The linear model (adjusted R2=0.864~0.914) and the nonlinear model (adjusted R2=0.876~0.931) were both fitted well.Conclusion: The relationship between load and muscle activity in both stable and unstable states may be in line with an "S" curve relationship model, and this model is affected by both the "characteristic forms" and the "biological" factors, and there is also the dominant factor transformation.The empirical study indicates that the "S" curve model can better compensate for the overestimation of the linear model.
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Keywords:
- load /
- muscle activity /
- linearity /
- nonlinearity /
- S curve
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学校是学生通过体育活动促进健康的重要环境[1]。学校体育是学生学校教育阶段体力、智力与人格平衡发展不可或缺的因素[2-3]。增进学生体质健康水平是学校体育教育的根本任务, 运动密度是检验这一根本任务完成与否的重要标准, 也是衡量体育课质量和体育锻炼科学化程度的重要指标[4]。运动密度指一堂体育课中学生做练习的时间与上课总时间的比例[5], 既包括准备与结束部分的“一般运动密度”, 又包括基本部分的“练习密度”。合理增大体育课的运动密度, 抓住青少年体育锻炼习惯形成的关键期[6], 不仅有利于青少年掌握运动技术、发展意志品质、提高体质健康水平, 而且对于应对久坐行为[7-9]、身体活动不足[7-8]带来的青少年肥胖问题[9]、心血管疾病早发问题[10-11]等全球化健康危机和建立青少年体力活动评估的金标准[12]具有现实意义。
增大体育课运动密度的措施始终未有实质性进展。从中华人民共和国成立初张家毅等[13]提出增大体育课的运动密度, 到改革开放以来体育教育工作者的不断探索[14], 运动密度始终停留在55%以下[15], 特别是基本部分运动密度比较低(25%±5%)[16]。Teodor[2]提出60%~65%的运动密度是比较合理的假设。Ilyasova等[17-18]分别通过75%、25%技能练习和体能练习在小学阶段的实验研究表明, 高运动密度是优化体育教学方法的主要手段。赵立[19]在总结第6届全国中小学优秀体育教学观摩活动时指出, 增强学生体质问题应用“生物学”手段解决, 需要进一步关注体育教学中的运动密度“丢失”问题, 回归体育学科属性。季浏[20]在《中国健康体育课程模式的思考与构建》一文中提出一节体育课的运动密度应在75%左右, 所采用的运动强度应使学生运动中心率达140~160次/min。体育教育课程正在从传统的“以技能为中心”的模式向“以倡导从中等到剧烈体育活动的健康为中心”的模式转变[21], 运动密度达到75%的国内报道不多[22], 更鲜有相关实验研究。谌晓安等[23]曾对运动负荷量高低对额外运动效益和身体健康的作用提出相关观点, 但究竟体育课堂中实施多大的运动密度可以引起运动能耗与体质健康效益的剂量关系, 目前研究相对匮乏。
本文在以往研究的基础上, 在控制运动强度的前提下, 对体育课低、中、高3种不同运动密度进行调控, 探究不同运动密度对青少年运动能耗及体质健康的影响。提出以下3点假设:①不同运动密度对青少年产生的运动能耗不同; ②不同运动密度对青少年体质健康影响不同; ③不同运动密度对青少年体质健康影响存在性别差异。
1. 研究对象与方法
1.1 研究对象
选取上海市虹口区第六中心小学五年级4个班共146名学生作为实验对象, 其中男生79人, 女生67人, 平均年龄(10.19±0.39)岁。采用随机分组法将4个平行班分为3个实验班和1个对照班(表 1)。
表 1 研究对象一般情况Table 1. Characteristics of participants组别 性别 人数 年龄/岁 身高/cm 体质量/kg BMI/(kg·m-2) 对照班 男 20 10.25±0.44 147.00±5.68 42.85±11.49 19.63±4.12 女 17 10.12±0.33 142.29±8.04 36.24±8.86 17.77±3.27 全 37 10.19±0.39 144.84±7.17 39.81±10.76 18.77±3.82 实验1班 男 20 10.35±0.49 144.05±7.24 41.25±9.91 19.69±3.53 女 16 10.19±0.40 143.75±5.22 38.84±8.14 18.74±3.30 全 36 10.28±0.45 143.92±6.34 40.22±9.11 19.26±3.41 实验2班 男 20 10.20±0.41 145.89±7.99 39.10±11.00 18.80±2.71 女 17 10.18±0.39 143.77±6.60 39.29±7.36 18.92±2.75 全 37 10.19±0.39 144.91±7.36 39.19±9.38 18.48±3.34 实验3班 男 19 10.11±0.31 144.58±7.07 38.58±7.65 18.38±2.80 女 17 10.12±0.33 148.00±6.54 37.71±10.50 17.02±3.70 全 36 10.11±0.32 146.19±6.95 38.17±8.98 17.71±3.28 合计 男 79 10.23±0.42 145.39±7.00 40.47±10.10 18.95±3.61 女 67 10.15±0.36 144.46±6.89 38.03±8.69 18.10±3.29 总 146 10.19±0.39 144.96±6.94 39.34±9.52 18.56±3.48 1.2 实验设计
由于被试是整班抽取的, 因此, 本实验属“准实验研究”[24]。MPA能耗在小学及高中阶段无性别差异[25], 故运动能耗研究中将性别设为控制因素, 避免可能由于性别与实验处理产生交互作用而混淆了实验结果, 采取4×3×5三因素实验设计。其中, 实验处理(4个水平:36%~54%, 55%~74%, 75%及以上, 常规运动密度)为被试间变量, 测量时段(3个水平:1~8课次为时段1, 9~16课次为时段2, 17~24课次为时段3)和运动能耗(5个水平:KCALS, MET, %MVPA, MVPA, STEPS)为被试内变量, 测量时段和运动能耗属2个重复测量因素的组合设计。体质健康研究关注进步幅度的差异及其与性别的交互作用, 采取4×2双因素实验设计, 分别为实验处理因素(4个水平的运动密度)和性别因素(2个水平:男、女)。
实验班根据Astrand心率计算公式“HRmax=216.6-0.84×年龄”[26]计算出10~11岁青少年中等以上运动强度60%靶心率(60%THR)在148~165b/m (安静心率60~100b/m), 达到最大心率的71.52%~79.29%。具体干预措施按照结构化运动技能学习和多样化体能练习[20]的原则制定, 同时兼顾青少年运动项目趣味性、科学性、知识性和实用性[27]的特点。实验班与对照班均按照上海市小学“体育与健身”学科要求的内容上课:运动技能包括A1操舞类、A2支撑与悬垂类、A3球类、A4跳跃类、A5滚翻类等5项内容; 体能包括B1走跑类、B2投掷类、B3攀爬类、B4跳踢类、B5游戏创设类5种练习内容(表 2)。实验仪器设备如表 3所示。每周3次课均使用1种技能与2种以上体能组合练习, 实验1~3班练习组数和每项练习后休息间隔时间不同(表 4), 教师安排2组以上体能练习时使用分组循环轮换练习法, 确保运动密度在控制范围内。
表 2 实验干预内容Table 2. The contents of the experimental intervention编码 技能项目 练习时间/min 编码 体能项目 练习时间/min A1 基本功和动作组合、五步拳、踏板操、形体柔韧操 5 B1 400 m跑、50 m×8往返跑、校园地形跑、50 m快速跑 1 A2 各种姿势悬垂、有人扶持手倒立、跳上成支撑—前翻下 5 B2 前掷实心球、后抛实心球、投垒球 2 A3 超级足球、小小“CBA”、快乐的网球手、七彩毽球、趣味耍球、转体传接球、叫号接球、发球比准、围圆抢断、撞击球 5 B3 攀爬绳架、肋木架、攀登架、手脚并用爬杆、爬越障碍物 2 A4 跳上成分腿立撑—前跳下、山羊分腿腾跃、跨越式跳高、蹲踞式跳远 5 B4 1 min跳短绳、“8”字跳长绳、踢毽子 1 A5 后滚翻接跪跳起、滚翻组合、滚翻、平衡与攀爬 5 B5 双龙会、急起直追、网络追踪, 齐心协力、地铁与轻轨、跳格追拍, 跳投绳弹、采茶扑蝶、夺旗站、击球跑垒, 蜘蛛人接力、智取圈中球、利用“废物”创设跑、跳、投游戏 2 表 3 实验仪器设备Table 3. The main test instruments仪器设备 作用 产地 Polar Team OH1 监测实时心率, 控制运动强度 芬兰 Actigraph wGT3X-BT 监测能耗、梅脱值、MVPA、步数 美国 身高体重仪 测量身高、体质量 中国 肺活量测试仪 测量肺活量 中国 坐位体前屈仪 测量柔韧性 中国 皮尺 测量立定跳远 中国 秒表 计时 中国 表 4 实验干预方案Table 4. The program of the experimental intervention干预方案 班级 对照班 实验1班 实验2班 实验3班 频率/(次·周-1) 3 3 3 3 运动密度/% 常规密度 36~54(低) 55~74(中) ≥75(高) 运动时间/min 常规时间 16±3 21±3 ＞26 干预内容 常规内容 — — 1项技能, ≥2项体能 练习组数 常规练习 2~3 2~3 2~3 间隙时间/min 不计时 2 1 0.5 1.3 实验程序
实验干预时间为2017年10月9日—12月1日, 每周3次, 共干预8周。采用Polar Team OH1遥测心率仪监控运动强度稳定在60%THR、用加速度计Actigraph wGT3X-BT监测人体运动中的能耗(KCALS、MET、%MVPA、MVPA、STEPS), 尽量避免由于被试间差异引起的测量误差。每次体育课前从不同组别中选取5名实验对象(3男2女)分别佩戴Polar Team OH1和Actigraph wGT3X -BT加速度计, 要求各实验班实验对象尽量保持性别、运动技能水平和体能水平上具有相似性。每次施测前将被试身高、体质量、年龄、性别等个人信息分别提前录入Polar Team OH1软件系统和Actigraph wGT3X-BT人体运动能耗监测仪ActiLife软件系统, 测试后按Freedson计算方程[28]导出运动能耗数据, 共收集24次课运动能耗的记录。实验第1和第8周分别完成身高、体质量、肺活量、50 m×8往返跑、50 m跑、坐位体前屈、1 min仰卧起坐和1 min跳绳体质健康测试指标的前后测, 最后收集146名小学生的有效数据。
1.4 统计分析
使用SPSS 23.0统计软件进行处理和统计分析, 数据正态分布(K-S检验)和方差齐性检验后, 对运动能耗采用一般线性模型的重复测量方差分析。模型判断先看球形检验(Mauchely’s Test of Sphericity)的结果, 其原假设与重复测量的数据无关, 故当P < 0.05时无须采用Greenhouse-Geisser法矫正自由度和P值; 采用Test of Within－Subjects Contrasts无统计学意义(P > 0.05)检验结果判断变化趋势[29-30]; 对体质健康数据变化采用双因素方差分析模型, 结果无交互作用则进一步简化模型只分析主效应; 结果无交互作用则分析主效应, 有交互作用则分析单独效应。Post hoc主效应均值比较和交互效应的简单效应Emmeans比较均采用Bonferroni法[31], 计量资料以平均数±标准差( X±SD)表示, 显著性差异定为P < 0.05、非常显著性差异定为P < 0.01。
2. 结果与分析
2.1 不同运动密度对运动能耗影响的结果
Polar Team OH1遥测心率仪监控3个实验班运动强度稳定在60%THR, 符合实验设计。用加速度计Actigraph wGT3X-BT监测人体运动中的能耗一般常用消耗热量表示, 但对于ACSM推荐的中大运动强度(MET 36)、时间(MVPA时间)和运动步数(STEPS), 以及体育课堂中建议的%MVPA都是需要关注的因素, 故与消耗热量转换成Z分数后(因各指标单位不同)一并纳入一般线性模型分析。对3个实验班和1个对照班学生运动能耗进行描述性统计(表 5), 对3个时段运动能耗监测数据进行重复测量方差分析, 结果见图 1和图 2。
表 5 不同时段KCAL、MET、%MVPA、MVPA和STEPS描述性统计及组别单独效应Table 5. The descriptive statistics & group simple effects of KCAL, MET, %MVPA, MVPA and STEPS at different periodsg/e t KCAL MET %MVPA MVPA/min STEPS 对照班 t1 33.56±8.74 2.47±0.22 33.90±7.62 11.78±2.84 773±251 t2 24.94±7.60 2.15±0.11 31.76±5.54 11.03±1.94 425±153 t3 42.13±16.56 2.57±0.10 15.28±3.40 12.95±4.42 774±373 t 33.55±13.20Δ◊◊□□ 2.40±0.24ΔΔ◊◊□□ 26.98±10.14ΔΔ◊◊□□ 11.92±3.17ΔΔ◊◊□□ 657±310Δ◊◊□□ 实验1班 t1 43.49±15.14 3.07±0.58 45.56±10.95 15.75±3.94 973±463 t2 50.78±14.03 3.22±0.52 46.95±7.97 16.36±2.94 1 003±436 t3 50.60±16.66 3.34±0.84 51.66±16.20 17.92±5.32 1 130±425 t 48.30±15.22* 3.21±0.66**□ 48.06±12.10**□□ 16.68±4.15** 1 035±433*□□ 实验2班 t1 50.42±16.11 3.04±0.59 44.72±12.07 15.65±4.23 1 158±403 t2 53.10±15.82 3.40±0.49 51.56±11.16 17.93±4.10 1 332±326 t3 50.41±12.41 3.08±0.55 47.10±11.22 16.49±3.94 1 206±429 t 51.32±14.42** 3.17±0.55**□□ 47.80±11.46**□□ 16.69±4.06** 1 232±282**□ 实验3班 t1 59.11±15.60 3.51±0.46 61.96±10.50 18.58±3.15 1 432±288 t2 51.42±13.10 3.67±0.42 64.47±10.34 19.34±3.10 1 496±268 t3 48.40±14.89 3.96±0.54 66.40±10.78 19.92±3.24 1 705±407 t 52.98±14.78** 3.72±0.50**Δ◊◊ 64.28±10.34**ΔΔ◊◊ 19.28±3.10** 1 544±337**ΔΔ◊ 注:g为组别, e为运动能耗, t为时段, 重复测量分析结果。t主效应P=0.372, e主效应P=0.606, g主效应P=0.000;t×g交互效应P=0.580, t×s交互效应P=0.367, t×e交互效应P=0.943, e×s交互效应P=0.623, e×g交互效应P=0.000。e×g单独效应分析, 各e本来单位不同单独效应不作分析, 就组别单独效应分析。e各水平与对照班比较, *为P < 0.05, **为P < 0.01, 与实验1班较, Δ为P < 0.05, ΔΔP < 0.01, 与实验2班比较, ◊为P < 0.05, ◊◊为P < 0.01, 与实验3班比较, 为□P < 0.05, 为□□P < 0.01, 性别之间比较, ♦为P < 0.05, ♦♦为P < 0.01, 图 3、图 4同此 图 1显示, 不同组别代表的不同运动密度在各时段测得的运动能耗无统计学差异(P > 0.05), 相同运动密度的运动能耗不随时间变化而变化, 运动能耗随运动密度的增大在低、中运动密度出现拐点, 整体上符合线性趋势(P > 0.05);时段与组别交互作用无统计学差异(P > 0.05), 不同组别之间运动能耗随时段变化的趋势相同, 实验2班与实验1班在1、3时段出现的交互作用不明显, 该现象由随机实验误差引起。组别主效应有统计学意义(P < 0.01), 说明不考虑时间变化, 运动密度是影响运动能耗的主要因素。
图 2显示, 运动能耗与组别交互作用有统计学意义(P < 0.01), 因此, 分析组别与时段各自的主效应有无统计学意义已无实用价值。单独效应t比较显示(表 5), 在KCAL、MVPA、STEPS 3个水平上对照班 < 实验1班 < 实验2班 < 实验3班, 对照班与实验1班差异具有统计学意义(P < 0.05, MVPA水平上P < 0.01)、与实验2、3班均具有非常显著性差异(P < 0.01);在STEPS水平上实验3班与实验1班具有非常显著性差异(P < 0.01)、与实验2班的差异具有统计学意义(P < 0.05), 其余各组间差异无统计学意义(P > 0.05)。在MET、%MVPA水平上出现对照班 < 实验2班 < 实验1班 < 实验3班的现象, 对照班与3个实验班均具有非常显著性差异(P < 0.01), 实验2班与实验3班具有非常显著性差异(P < 0.01);实验1班与实验3班在MET水平上差异具有统计学意义(P < 0.05)、在%MVPA水平上具有非常显著性差异(P < 0.01), 实验1班与实验2班差异无统计学意义(P > 0.05)。研究结果支持假设1。
2.2 不同运动密度对体质健康影响的结果
依据实验设计, 以“组别”和“性别”为实验处理因子, 对4个班级小学生体质健康测试指标进步幅度(进步幅度=后测-前测)进行4×2多因素方差分析。结果显示, BMI变化不存在“性别”主效应, 存在“组别”主效应[P < 0.01, 图 3(a)], 实验3班(7 g/m2)与实验1班(149 g/m2)具有显著性差异(P < 0.05), 实验2班(-77 g/m2)与实验1班、与对照班(95 g/m2)都具有非常显著性差异(P < 0.01), 其他两两比较不具有显著性差异(P > 0.05)。总体上, 往返跑进步幅度[P < 0.05, 图 3(b)]、50 m跑进步幅度[P < 0.01, 图 3(c)]和坐位体前屈进步幅度[P < 0.05, 图 4(a)]存在“组别”主效应, 实验3班 > 实验2班 > 实验1班 > 对照班, 实验干预因素在这3个指标上取得较为一致的结果, 低、中、高运动密度基本呈现运动密度越大其进步幅度越大的趋势, 高运动密度取得最佳效果。3个项目上实验3班(-8.194 s, -0.411 s, 1.844 cm)与对照班(-0.321 s, 0.043 s, 0.664 cm)均具有非常显著性差异(P < 0.01), 50 m跑进步幅度实验3班与实验1班(-0.084 s)、实验2班(-0.044 s)具有非常显著性差异(P < 0.01), 坐位体前屈进步幅度实验3班与实验1班(0.900 cm)具有显著性差异(P < 0.05), 其他两两比较不具有显著性差异(P > 0.05)。研究结果支持假设2。
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图 3 不同运动密度对BMI、往返跑和50 m跑进步幅度的影响Figure 3. The variation diagram of progress rate in BMI, shuttle run and 50 m dash![]()
图 4 不同运动密度对坐位体前屈、肺活量和跳绳的影响Figure 4. The variation diagram of progress rate in the sit and reach, lung capacity and rope skipping肺活量进步幅度[P < 0.01, 图 4(b)]、跳绳进步幅度[P < 0.01, 图 4(c)]存在“组别×性别”交互效应。肺活量性别单独效应:男生随着运动密度增大而增大的趋势, 实验3班进步幅度(350.05 mL)最大[图 4(b)], 实验3班与对照班(41.89 mL)、实验1班(57.16 mL)具有非常显著性差异(P < 0.01), 与实验2班(143.10 mL)具有显著性差异(P < 0.05);女生不同班级两两比较均不具有显著性差异(P > 0.05)。跳绳性别单独效应同样显示:实验3班男生(8.95个)进步幅度最大, 实验3班与实验1班(7.79个)无显著性差异(P > 0.05)、与实验2班(3.90个)有显著性差异(P < 0.05)、与对照班(1.20个)有非常显著性差异(P < 0.01);女生实验2班(8.18个)进步幅度最大, 实验2班与实验1班(3.06个)具有显著性差异(P < 0.05)、与实验3班(6.25个)不具有显著性差异(P > 0.05)、与对照班(0.18个)具有非常显著性差异(P < 0.01)。说明高运动密度是影响男生肺活量和跳绳进步幅度的主要因素, 中运动密度是影响女生跳绳进步幅度的主要因素。
班级单独效应:肺活量项目实验3班男(350.05 mL)女(78.50 mL)变化出现非常显著性差异(P < 0.01), 跳绳项目实验1班男(7.79个)女(3.06个)变化出现显著性差异(P < 0.05), 其他班级男女变化均不存在显著性差异, 肺活量和跳绳进步幅度存在性别差异。研究结果支持假设3。
仰卧起坐进步幅度不存在“组别×性别”的交互效应(P > 0.05), 不存在“组别”主效应(P > 0.05)和“性别”主效应(P > 0.05), 说明以仰卧起坐为测试指标的腹部力量耐力变化暂未出现受运动密度或性别影响的变化趋势。
3. 讨论
3.1 不同运动密度对运动能耗的影响
学校体育课中运动密度、运动负荷、运动强度是不可分割的整体, 三者是影响体育教学质量的主要因素[4, 13]。体育课是青少年健康促进的主要措施和有效实施路径。60%心率储备(HRR)对应的60%THR是ACSM推荐中大强度的临界点[26], 该强度下运动密度对运动能耗和体质健康影响价值阈的研究是解决中国学生身心健康问题的关键之一[20]。体力活动、能量消耗与健康促进研究成为国内外研究的热点[1, 32-33], 但其多采用全天或相关运动方式佩戴能耗仪, 从而使体育课失去监测效度。
本文通过运动能耗与组别交互作用的统计结果显示, KCAL、MVPA、STEPS 3个水平运动能耗呈现随运动密度增大而增大的趋势。根据能量消耗公式[34]和Ndahimana等[35]研究表明, 运动强度、持续时间和活动频率是运动能耗的3大影响因素。本实验中3个实验班运动强度(60%THR)相同, 运动时间取决于运动密度设计, 依次递增5 min, 所以监测到的KCAL、MVPA和STEPS依次增大, 36%~54%的运动密度是引起3个水平消耗差异的最小阈值, 但较大STEPS显著性差异需要75%以上运动密度才能实现。本文实验1~3班两两比较能量消耗无显著性差异, 可能与运动表征情景下出现的神经高效现象[36]有关。MET、%MVPA两水平运动能耗虽在低、中运动密度出现略有下降的拐点, 无统计学意义(MET均值相差0.04, %MVPA均值相差0.26)可能与实验设置的运动强度有关, 36%~54%的运动密度是引起MET、%MVPA水平消耗差异的最小阈值, 但较大MET、%MVPA显著性差异需要75%以上的运动密度才能实现。实验组与对照组相比在被试内变量(5水平)上的单独效应均达到显著性差异, 说明干预因素效果明显, 不同运动密度干预显著优于对照班。实验3班与实验2班、实验1班相比在被试内变量(除KCAL和MVPA外)3个水平上的单独效应均达到显著性差异, 说明高运动密度干预因素显著优于中、低运动密度。实验1班与实验2班相比在被试内变量(5个水平)上的单独效应均未达到显著性差异, 说明低、中运动密度干预效果差别不明显。
3.2 不同运动密度对体质健康的影响
本文结果显示, 55%~74%的运动密度是引起BMI下降的最小阈值; 实验2班与实验3班BMI差异不具有显著性差异表明, 60%THR运动强度、55%~74%与75%以上的运动密度对BMI的维持或降低具有同样的剂量效应。图 3显著性检验表明, 75%以上的运动密度是引起往返跑、50 m跑、坐位体前屈显著性进步的最小阈值。肺活量项目性别单独效应说明, 引起男生肺活量显著性变化的最小阈值(60%THR强度下)是75%的运动密度; 实验2班女生取得了最好的效果, 但与其他班级并不存在显著性差异, 暂未观察到哪种运动密度可以引起女生肺活量的显著变化; 班级单独效应进一步说明女生在运动密度(60%THR强度下)超过75%时肺活量未呈现升高趋势, 与男生差异变大, 55%~74%的运动密度可能是女生发展肺活量项目的价值阈。跳绳项目性别单独效应说明36%~54%的低运动密度是显著性提高男生跳绳能力的最小阈值, 55%~74%的中等运动密度不适宜发展男生跳绳能力, 75%以上运动密度时才会取得更显著的效果。相反, 女生在实验2班取得最好效果, 说明55%~74%的中运动密度适宜发展女生跳绳能力, 班级单独效应也进一步验证了这一点。
3.3 本文与国内外运动干预结果的比较
本文结果支持了Freedson用MET分类运动强度预测能量消耗, 评估轻度、中度和剧烈活动效果[37], 将中等强度的阈值界定在3~6METs[26, 38-39]的理论; 并与Ainsworth[33]根据MET值推荐身体活动作为能量消耗的指标保持一致。本文得出60%THR心率区间为148~165b/m, 与3METs对应的HR%最佳临界点为55%对应正常心率区间为93~155b/m的研究结果不太一致[40]。究其因, 体力活动难以精确测量, 加之受试者正值青春发育期, 静息心率个体间差异较大, 故与本文由理论推导的控制负荷强度差异较大, 也可能与本文受试者的年龄差异有关。本文结果与Steele[41]用MVPA活动总时间(min)遏制10岁儿童肥胖的研究结果一致, 即长时间的MVPA累积与BMI下降呈强相关。本文结果支持武海潭等[42]关于50%以上累积MVPA显著改善心肺耐力的研究结果。我国青少年仅靠体育课MVPA累积与每天60 min MVPA推荐活动时间相距甚远[43][实验3班平均为(19.28±3.10) min]。目前国内外对青少年每日步数的研究较多, 美国儿童青少年平均每日步数为(1 1981±3 410)步[44]。Pillay等[45]研究表明, 运动强度似乎是衡量步数的重要因素。Tudor-Locke等[46-47]以中等强度最少100步/min推测, 进行30 min中等强度活动时最小推荐量为3 000步。本文聚焦35 min体育课获得75%以上运动密度的步数为(1 544±337)步的结果, 具体推荐步数有待于后续研究。
“超量恢复”学说和“运动适应”理论是解释人体运动能力变化的经典理论[48], 实践中运用超量恢复规律的关键是合理安排休息间歇[49]。75%以上运动密度达到了引起运动能力提高的最小运动负荷阈值, 从图 1实验3班3个时段的运动能耗依次降低的趋势可知, 同样负荷的运动出现身体机能节省化, 并在随后的运动中产生了运动适应。本文结果与Sollerhed等[50]的研究结果一致, 尽早在儿童青少年时期开展每天大于40 min的学校体育运动, 特别是有氧运动可以对BMI提升有良好的预防作用; 支持了Rowan等[51]提出的引起心肺耐力变化需达到65%~80%VO2max运动强度、并能有效防止氧化应激反应[52]的研究结果, 这可能与中等强度的持续性训练引起线粒体含量增加有关[53]; 支持了“事先不告知练习者练习次数[54]和较短休息时间的训练[55]可以提高最快速度的能力”的研究结果, 并与“柔韧性提高可以增加力的作用范围和时间、导致运动速度的增加”[56]的研究结果一致; 支持了“跳绳是中等到高强度身体活动的有效干预措施”[57]的研究结果, 在控制运动强度的前提下, 加大跳绳运动密度练习, 有利于缩短摇绳与起跳反应时, 从而打破动作速度与准确性成反比的菲茨定律[58], 使跳绳动作速度快、准确率高; 与Faigenbaum等[21]提出的8周MVPA体适能和技能练习未能显著提高仰卧起坐能力的研究结果一致。50%~90%1RM的负荷范围被认为是发展力量的有效刺激[59], 为保证10~11岁青少年骨骼和心肺功能健康发展, 本实验未设置相应强度的刺激, 因此, 腹部核心力量在4个班级间均未取得显著改善。
4. 结论与建议
4.1 结论
(1) 运动密度是影响运动能耗和体质健康显著性改变的主要因素。就小学35 min的体育课而言, 60%THR运动强度、36%~74%运动密度的运动负荷产生的运动能耗相对稳定, 但不能引起体质健康相关指标(男生跳绳除外)数据的显著性提高, 该组合是维持身体基本运动能力的最小阈值。60%THR运动强度、55%~74%的运动密度是引起BMI下降的最小阈值, 55%~74%与75%以上的运动密度对BMI的维持或降低具有同样的剂量效应。60%THR运动强度、75%以上运动密度使机体的运动能耗(STEPS、MET、%MVPA 3个水平)和往返跑、50 m跑、坐位体前屈、肺活量(男生)、跳绳(男生)等项目能力显著性提高, 该运动负荷是实现健康促进效应和提高运动能力的价值阈。
(2) 55%~74%运动密度对青少年体质健康影响存在性别差异。60%THR运动强度、36%~54%运动密度的运动负荷是显著性提高男生跳绳能力的最小阈值, 75%以上运动密度干预会取得更显著的效果。60%THR运动强度、55%~74%运动密度的运动负荷适宜发展女生跳绳能力, 但不适宜男生; 是否适宜发展女生肺活量有待进一步研究, 提示在教学中应注意根据练习项目和性别区别安排练习密度。
(3) 60%THR运动强度是否有利于发展力量耐力有待进一步探讨。本实验干预内容源于《体育与健身》课程内容, 然而课堂干预措施并无专门的力量耐力项目发展腰腹力量[26]。因此, 60%THR运动强度、不同运动密度对青少年仰卧起坐成绩的改善无显著性影响, 但并不能得出该运动负荷不适宜发展10~11岁青少年腰腹力量的结论。未来应进一步探讨运动项目、运动强度、持续时间和练习次数之间的交互作用对体质健康的影响。
4.2 建议
有效衔接国家课程标准“中国健康体育课程模式”倡导的“每节课的运动密度应在75%左右, 运动心率达140~160 b/m”的目标[20], 为制订青少年健康促进计划[60]提供参考。
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图 1 稳定-非稳定状态下负重与肌肉活性的关系模型
Figure 1. The relationship model of load and muscle RMS value under stable and unstable states
表 1 受试者深蹲时肌肉的最大力量、肌电测试步
Table 1 Test procedures of maximum strength and EMG during subjects' deep squatting
步骤 内容 最大力量测试 肌电测试 1 动作要求 目视前方, 身体保持垂直于地面, 膝盖与脚尖同方向, 前脚向前, 后脚向后下方, 下蹲时, 以大腿上沿与水平面平行为判定达到下蹲最低点的标准(两者相同)[9] 2 准备活动 测试前进行15 min的准备活动练习, 尤其是针对腰背部、膝关节以及踝关节的准备活动(两者相同) 3 适应练习 地面:15 kg负重, 平衡板:10 kg负重(两者相同) 4 积极休息 5 min(两者相同) 5 传感器固定 无 对测试肌肉进行体毛处理(剃须刀)、酒精消毒(75%乙醇), 干燥后进行Trigno传感器粘贴并固定, 粘贴肌肉位置参考了《康复医学肌电使用指导手册》[10] 6 负重安排 稳定状态起始负重:30 kg, 非稳定起始负重:20 kg 模型构建组:0%RM(徒手)、30%RM以及60%RM、90%RM; 模型检验组:0%RM(徒手)、25%RM以及50%RM 7 次数与间歇 若受试者蹲起次数超过10次, 则休息10~15 min, 提高负荷质量, 运动员按照自身情况选择提升5 kg或10 kg 负重从大到小依次进行, 每种情况重复5次, 节拍器控制节奏(1 s), 每种情况间歇10 min, RS800CX心率表检测受试者的恢复程度, 低于100b/m时开始下一种情况 8 数据收集 负重均值:63.58 0±6.05(稳定), 56.501 ±5.20(非稳定)。最大次数均值:8.017±3.51(稳定), 7.347±2.06(非稳定) DelsysTrigno Mobile全无线GPS表面肌电测试仪输出数据文件 
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表 2 人体在稳定与非稳定状态下不同负重时肌肉相对RMS测试结果
Table 2 Relative RMS test results of human muscle under different weight loading in stable and unstable states
名称 稳定 非稳定 0%RM 30%RM 60%RM 90%RM 0%RM 30%RM 60%RM 90%RM ES 1±0.30**#※※※+ 1.44±0.35*###※※※ 3.18±1.91## 4.60±2.36 1.68±0.39※※※+ 1.70±0.32###※※※ 3.49±0.38## 4.72±2.20 GMe 1±0.08*#※※※+ 1.41±0.18##※※※ 1.98±0.34*## 2.81±1.55* 1.16±0.21#※※+ 1.29±0.17###※※※ 2.23±0.29## 3.26±1.85 GMa 1±0.11*##※※※+ 1.58±0.16**###※※※ 2.21±0.21# 2.70±1.62 0.89±0.12##※※※+ 1.25±0.13##※※※ 2.18±0.14# 2.61±1.55 BF 1±0.09*##※※※+ 1.67±0.19*###※※※ 2.53±0.42## 3.36±2.07 1.19±0.18###※※※+ 1.88±0.19##※※※ 2.76±0.42## 3.50±1.95 GM 1±0.19**※※※+ 1.41±0.31**###※※※ 2.28±0.45## 2.85±1.89 1.53±0.59#※※+ 2.02±0.45※※ 2.24±0.45# 2.78±1.48 RF 1±0.17**###※※※+ 1.71±0.39**###※※※ 3.22±0.49**### 4.60±2.13* 0.54±0.12#※※※+ 0.79±0.18###※※※ 2.78±0.36### 4.29±2.82 VM 1±0.08*##※※+ 1.36±0.15**#※ 1.61±0.21 1.74±1.02 0.75±0.09#※※+ 0.92±0.10###※※ 1.45±0.09 1.60±0.46 VL 1±0.09*##※※※+ 1.39±0.18**##※※※ 1.98±0.19# 2.42±1.58 0.72±0.10#※※※+ 0.93±0.11##※※ 1.70±0.18# 2.35±1.07 TA 1±0.21*##※※+ 1.51±0.39 1.59±0.17* 1.74±0.99 1.18±0.35#※※+ 1.37±0.30#※ 1.88±0.31 1.98±0.79 PL 1±0.17*##※※※+ 1.33±0.19##※※※ 1.76±0.16# 2.21±1.67 1.38±0.38※※+ 1.59±0.36※※ 1.85±0.29# 2.36±1.53 SO 1±0.18**###※※※+ 1.56±0.37###※※※ 2.70±0.45**### 3.89±2.88* 1.42±0.22※※+ 1.30±0.38###※※※ 2.21±0.41## 3.47±1.19 注:相同负重在稳定与非稳定状态下的比较存在显著性差异, *表示P < 0.05, **表示P < 0.01, ***表示P < 0.001;相邻的低负重与高负重比较存在显著性差异, #表示P < 0.05, ##表示P < 0.01, ###表示P < 0.001;相邻的低负重与高负重比较存在显著性差异, ※表示P < 0.05, ※※表示P < 0.01, ※※※表示P < 0.001;0%RM与90%RM比较存在显著性差异, +表示P < 0.001
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表 3 不同状态与人体肌肉相对RMS值和的相关分析结果
Table 3 Correlation analysis results of different states and sum of relative RMS values
状态 相对RMS值和 状态 相对RMS值和 r P r P 稳-非稳(0%RM) 0.562 0.014 负重(稳定) 0.700 0.000 稳-非稳(30%RM) -0.201 0.097 负重(非稳定) 0.821 0.000 稳-非稳(60%RM) -0.195 0.140 负重(总体) 0.773 0.000 稳-非稳(90%RM) -0.110 0.247 稳-非稳(总体) 0.067 0.438
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表 4 人体在稳定与非稳定状态下不同负重时肌肉相对RMS值及提升百分比
Table 4 Value and ascending percentage of relative RMS of muscles under different loads of stable and unstable states
负重/%RM 稳定 非稳定 t P 0 11.000±1.812 12.673±2.784 -7.598 0.008 30 16.274±3.556 15.926±3.664 2.615 0.083 60 26.055±5.136 25.158±4.731 1.658 0.109 90 33.626±5.136 32.927±4.731 1.298 0.273 30较0(↑%) 47.172±15.081↑ 29.765±8.072↑ 8.324 0.000 60较30(↑%) 61.102±19.042↑ 67.592±23.756↑ -0.800 0.324 90较60(↑%) 29.058±11.276↑ 30.088±10.359↑ -0.695 0.538
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表 5 稳定与非稳定状态下不同负重与肌肉活性的关系模型拟合结果
Table 5 Fitting results of the relationship between different loading and human body muscles activity under stable and unstable states
模型 调整R2 F P (a0, a1) P 模型公式(y为相对RMS值和) SL 0.914 941.791 0.000 10.337
24.9960.000
0.000y=24.996×负重+10.337 SS 0.931 1177.448 0.000 0.072
0.0620.000
0.000$y = \frac{{40.7125}}{{1 + 2.9313{{\rm{e}}^{ - 2.7806负重}}}}$ UL 0.864 579.160 0.000 12.218
20.4810.000
0.000y=20.481×负重+12.218 US 0.876 646.636 0.000 0.058
0.1200.000
0.000$y = \frac{{41.7840}}{{1 + 2.4235{{\rm{e}}^{ - 2.1203负重}}}}$ GL 0.883 1361.286 0.000 11.278
22.7300.000
0.000y=22.730×负重+11.278 GS 0.899 1610.855 0.000 0.065
0.0870.000
0.000$y = \frac{{41.1753}}{{1 + 2.6764{{\rm{e}}^{ - 2.4418负重}}}}$
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表 6 不同模型的相对RMS值和的预测值与实际值比较结果
Table 6 Results of comparison of predicted values and actual values of different models
模型 负重/ %RM 实际值 预测值 t P SL 0 11.000±1.214 10.337±1.863 -0.624 0.209 25 15.423±1.539 16.586±1.912 3.752 0.039* 50 22.975±2.819 22.835±2.577 1.334 0.210 UL 0 12.764±1.024 12.218±1.124 -0.228 0.191 25 15.572±1.718 17.338±1.655 4.890 0.008** 50 22.151±3.073 22.459±2.217 1.305 0.198 GL 0 11.351±1.329 11.278±1.029 -0.427 0.470 25 15.557±1.576 16.961±1.631 4.011 0.030* 50 22.824±3.058 22.643±2.402 1.300 0.238 SS 0 10.852±0.813 10.356±0.928 -0.817 0.772 25 15.923±1.539 16.532±1.472 1.259 0.276 50 22.895±2.019 23.535±1.898 1.291 0.217 US 0 12.764±1.024 12.205±0.00 -0.468 0.309 25 15.972±1.718 17.221±1.501 3.436 0.037* 50 22.221±2.873 22.715±3.198 1.972 0.156 GS 0 11.351±0.729 11.199±0.00 -0.482 0.499 25 15.957±1.576 16.782±1.493 1.300 0.063 50 23.524±3.058 23.011±2.370 2.712 0.163 注:实际值与预测值比较, *表示P < 0.05, **表示P < 0.01
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[1] 洪扬, 刘瑞东, 陈小平.基于肌电均方根和包络线的稳定与多级非稳定条件下徒手与负重深蹲的肌电特征研究[J].体育科学, 2016, 36(3):67-73 http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/tykx201603008 [2] 黎涌明, 曹春梅, 陈小平.非稳定支撑面上自由负重练习的肌电分析[J].体育科学, 2012, 32(6):39-43 http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/tykx201206006 [3] WILLARDSON J, FONTANA F, BRESSEL E.Effect of surface stability on core muscle activity for dynamic resistance exercises[J] International Journal of Sports Physiology Performance, 2009, 4(1): 97-109
[4] LIPPOLD OCJ.The relation between integrated action Potentials in a human muscle and its isometric tension[J].The Journal of Physiology, 1952, 117(4):492-499. doi: 10.1113/jphysiol.1952.sp004763
[5] KOMI P V.Measurement of the force-velocity relationship in human muscle under concentric and eccentric contractions[J].Biomechanics Ⅲ, 1973(8):224-229 http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=10.1177/026921558700100103
[6] VREDENBREGT J, RAU G.Surface electromyography in relation to force, muscle length and endurance[J].New Developments in Electromyography and Clinical Neurophysiology, 1973, 1:607-622
[7] MCCAW S T, MELROSE D R.Stance width and bar load effects on leg muscle activity during the parallel squat[J].Medecine and Science Sports and Exercise, 1999, 31(3):428-436 doi: 10.1097/00005768-199903000-00012
[8] 万德光.现代力量训练[M].北京:人民体育出版社, 2003:35-36 [9] 美国DK出版公司.肌力训练圣经[M].北京:北京美术摄影出版社, 2014:70-71 [10] KASMAN G S, WOLF S L.Surface EMG made easy:A beginner's guide for rehabilitation clinicians[M].Arizona:Inc Scottsdale, 2002:1-13
[11] 王健.sEMG信号分析及其应用研究进展[J].体育科学, 2000, 2(4):56-60 http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/tykx200004016 [12] GOWLAND C, DEBRUIN H, BASMAJIAN J V, et al.Agonist and antagonist activity during voluntary upper-limb movement in patients with stroke[J].Physical Therapy, 1992, 72(9):624-633 doi: 10.1093/ptj/72.9.624
[13] YAVUZ H, AMCA A, ARITAN S.Kinematic and EMG activities during front and back squat variations in maximum loads[J].Journal of Sports Sciences, 2015, 33(10):1058-1066 doi: 10.1080/02640414.2014.984240
[14] SOUZA L, FONSECA D, CABRAL H, et al.Is myoelectric activity distributed equally within the rectus femoris muscle during loaded, squat exercises?[J].Journal of Electromyography and Kinesiology, 2017, 33(C):10-19
[15] 刘瑞东, 洪扬, 陈小平.稳定与多级非稳定条件下徒手与负重深蹲的肌电特征研究及其对当前力量训练的启示[J].体育科学, 2015, 35(8):45-51 http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/tykx201508007 [16] VERA-GARCIA F J, GRENIER S G, MCGILL S M.Abdominal muscle response during curl-ups on both stable and labile surfaces[J].Physical Therapy, 2000, 80(6):564-569
[17] ANDERSEN V, FIMLAND M S, BRENNSET O, et al.Muscle activation and strength in squat and Bulgarian squat on stable and unstable surface[J].International Journal of Sports Medicine, 2014, 35(14):1196-1202 doi: 10.1055/s-00000028
[18] BECKER M, PORZELT B, KANG S, et al.Muscle activation during squat and push-up exercise on stable and unstable surfaces:1699 board #352 June 2, 9:00 AM - 10:30 AM[J].Medicine & Science in Sports & Exercise, 2016, 48(5):474
[19] 袁雷, 董德朋.稳定与非稳定条件下不同负重对人体肌群表面肌电RMS的影响[J].中国体育科技, 2017, 53(2):33-42 http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/zgtykj201702005 [20] 董德朋, 袁雷, 赵扬, 等.人体自由负重深蹲在稳定与非稳定条件下肌肉iEMG比较研究[J].天津体育学院学报, 2017, 32(2):162-168 http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/tjtyxyxb201702011 [21] CHAFFIN D B, LEE M, FREIVALD A.Muscle strength assessment from EMG analysis[J].Medicine and Science in Sports and Exercise, 1980, 12(3):205-211 http://d.old.wanfangdata.com.cn/NSTLQK/NSTL_QKJJ028943402/
[22] PETROFSKY J.Computer analysis of the surface EMG during isometric exercise[J].Computers in Biology and Medicine, 1980, 10(2):83-95 doi: 10.1016/0010-4825(80)90025-6
[23] 苏振芳.创新思维方法论[M].北京:社会科学文献出版社, 2013:312 [24] YAVUZ H, ERDAG D.Kinematic and electromyographic activity changes during back squat with submaximal and maximal loading[J].Applied Bionics and Biomechanics, 2017(5):1-8
[25] WAHL M J, BEHM D G.Not all instability training devices enhance muscle activation in highly resistance-trained individuals[J].Journal of Strength & Conditioning Research, 2008, 22(4):1360-1370 http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=WK_LWW2017052520110697
[26] 高强, 尹吟青.表面肌电图自动分析的应用[J].中国运动医学杂志, 1985, 4(2):95-102 http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=QK000004847678 [27] 崔党群.Logistic曲线方程的解析与拟合优度测验[J].数理统计与管理, 2005, 24(1):112-115 doi: 10.3969/j.issn.1002-1566.2005.01.021 -
期刊类型引用(13)
1. 王晓林，董德龙. 快速伸缩复合训练对爆发力的影响：最佳训练效应区间的探究. 肇庆学院学报. 2024(05): 114-123 . 
百度学术
2. 杨贵芝，马祥海，文登台. 跆拳道运动员横踢技术动作的表面肌电特征分析. 肇庆学院学报. 2023(02): 76-82 . 百度学术
3. 汪毅，董德龙. 中国航天体育科学的发展脉络与研究路向. 北京体育大学学报. 2023(08): 97-111 . 百度学术
4. 陈钢锐，肖爱华，秦学林. 基于无创肌肉诊断技术对花剑运动员下肢肌肉状态测试的应用研究. 南京体育学院学报. 2022(07): 50-54 . 百度学术
5. 谢云，耿海峰. 优秀公路自行车运动员赛前负荷特征研究——以史航备战第13届全运会为例. 体育科学. 2022(11): 56-61+89 . 百度学术
6. 钟卫刚. 健身运动对中国民众幸福感影响的代际差异和空间异质性研究. 广州体育学院学报. 2022(04): 119-128 . 百度学术
7. 唐涛. 优秀短跑运动员许嘉楠体能训练方法. 中国体育教练员. 2021(01): 72-73+80 . 百度学术
8. 史锦锦. 青少年羽毛球运动员体能训练. 中国体育教练员. 2021(01): 67-68 . 百度学术
9. 卢凤. 我国女子曲棍球运动员比赛跑动距离特征. 中国体育教练员. 2020(02): 71-72 . 百度学术
10. 杨小凤，毛国政. 跳绳的功能及其在拳击训练中的运用. 中国体育教练员. 2020(02): 45-47 . 百度学术
11. 邓艳芝，王晓东. 数字化体能训练在羽毛球项目中的应用. 中国体育教练员. 2020(03): 65-66+72 . 百度学术
12. 赵艳，王艳. 运用Trimp评估不同年龄段青少年乒乓球运动员训练负荷. 中国体育教练员. 2020(04): 66-68 . 百度学术
13. 曹蓓敏. 第2届全国青运会体操预赛平衡木比赛分析. 中国体育教练员. 2019(04): 50-52 . 百度学术
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