数据|跑一场马拉松需要多少能量?

RQ教练
发布2024-07-08 11:20:41
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全马对于跑者而言,就如皇冠上的宝石:日夜的跑量积累,点滴的跑力递增,只为了不断突破自我,实现PB。

在通向皇冠的42.195KM路程中,我们主要面临两个限制因素,一个是“疲劳”,一个是“能量”。过往人们更多地关注“疲劳”——运动的副产物:当运动强度过高时,氧气供应不足,乳酸迅速堆积的同时运动能力受限。主要原因在于这套机制中所涉及的关键数据(配速、心率等)已经可以通过穿戴设备方便、精确地采集并分析;

相对而言,“能量”作为运动起始点,相关的生物化学指标之间的联系更加难以测度。

然而不可否定的是,从“起点”和“终点”中间任一部分的细节,都会影响我们的PB大业。

在此前,我们提到了血糖含量对运动表现的影响;越来越多的RQ用户也尝试透过血糖值掌握自己的身体状况。

然而正所谓知识的半径越大,未知就越多,看着跑步详情页中上下浮动的血糖值,我们不禁好奇:

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在RQ APP中监控血糖变化

5mmol L-1的血糖和10mmol L-1的血糖区别有多大?

吃进去的能量胶能帮我们补充多少“燃料”?

想要PB,又应该怎么补充能量?


来自哈佛大学医学院的Benjamin Rapoport就尝试用硬核的数学模型来回答这些问题。

虽然人不是机器,但是量化数据却可以给我们一个更加具体的画面。

跑一场马拉松需要多少能量?

从物理学的角度来说,跑一场马拉松就等于让人体发生距离为42.195KM的位移。

看似有点简单过头,但是早在1963年,Margaria等人就通过实验证明,人体在进行有氧跑步时,其能量消耗取决于总的距离、体重以及能耗效率。

一般而言,能量效率系数约等于(非常简洁而神奇的)1kcal kg-1km-1 ,而且这个系数个体差异在7%以内。

也就是说不论你是初阶跑者还是破三大神,跑一场马拉松所需的能量

≈体重(kg)x 1kcal kg-1km-1 x 42.195 km。

这也太简单了吧!?

当然不是。

初阶跑者和大神的区别在于燃糖/燃脂比。尽管能量消耗相同,但是供能底物的比例却有很大差别。

脂肪和碳水是运动的主要“燃料”。其中脂肪蕴藏的能量巨大(哪怕是脂肪率仅为2%的人,体内脂肪都足够跑4次马拉松!)但是供能速率较低。于是随着运动强度的递增,糖分供能的比例也会加速上升。因此马拉松运动中“能量”的限制因素是糖分供能的比例。

在相同的强度下,高水平的跑者不仅配速更快,燃糖比也更低,所需的碳水化物也更少。

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燃糖/燃脂比例随运动强度递增而变化

那么我们体内糖分究竟储存着多少能量呢?

让我们以一位体重75kg的跑者为例来算一笔账:


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三种糖分储存方式的能量总和

人体内的糖分主要以血糖、肝糖原、肌糖原三种方式储存。

一般状态下人的血糖含量约为100mg dL-1,相当于5.56mmol L-1(使用过血糖仪的用户应该有所体会)。人体内血液总量约为5L,血糖的能量密度为4kcal g-1,所以体内血糖的能量总和  20kcal。

肝糖原,顾名思义主要储存在肝细胞内。肝的重量约占体重的2.5%,肝糖原的能量密度在195-360kcal/kg ,肝糖原储存的总能量总和≈366-675kcal。

当人体运动时,体内的肝糖原可以通过特定的酶(葡萄糖-6-磷酸)分解并“转运”为其他活动部位的细胞供能;相反地,肌糖原则只能为所在的肌肉部位供能,无法“转运”。

也就是说,跑步所需的肌糖原基本限定在下肢肌肉本身所储存的“能量”;相对于肝糖原,肌糖原的合成周期也更长,很难在运动中即时补充,所以之前我们说到的赛前“超量储备”,主要就是指肌糖原的储备。

这样算下来,每个人体内的血糖和肝糖原的储备是相对固定的,能量储备的差异主要体现在下肢的肌糖原上。

这部分的能量大约有多少呢?

经常锻炼的人骨骼肌含量约占体重的45%,假设有50%为跑步所需的肌肉,而肌糖原的能量密度在40-140kcalkg-1之间(主要取决于赛前的能量储备)那么肌糖原的能量总和≈675-2362kcal。

假设这位跑者在力竭的的状态下完成一场全马,碳水供能比例约为90%,所需能量总和 ;即时在全部“满载”的情况下,其体内的糖分能量总和

=20(血糖)+675(肝糖原)+2362(肌糖原)≈ 3000kcal。

然而我们不可能“榨干”身体内的所有糖分,即使在极端的情况下,体内至少仍会储存着原本总量10%的糖;因此总共可用的糖分能量应该不会超过2700 Kcal。

虽然只是纯数学推演,但是我们仍然可以得出结论:

1.我们体内的糖分储存,不足以支撑一场高质量的全马;

2.跑马能量供给的关键,在于燃糖/燃脂比,以及下肢肌糖原的储存;

3.在正常饮食、不做超量储备的情况下(肌糖原储存密度=70kcal kg-1),我们完成全马所需的额外补给量大约在1000kcal这个量级。这个数字有助于我们计算跑马时的补给量(一根普通的能量胶的热量大约为100kcal,还需考虑能量转化效率)。

比计算跑马能量更有趣的是,在这个数学模型中,我们可以从“能量”的角度,看到决定我们能否PB的关键因素。

于是我们的第二个问题是:跑一场PB的全马,需要多少能量?

相对于数学推演,模型背后的原理和逻辑更值得注意。让我们先用一张网络图来理清“能量”视角下几个关键要素的相互关系:

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“能量”视角下决定运动表现的关键要素

首先,由于全马的总能耗相对固定,跑者的能力和运动强度共同决定了需要多少碳水供能;碳水的来源主要是赛前肌糖原的储备(下肢肌肉量  肌糖原能量密度)以及比赛过程中的补给;最后,“燃料”的多少成为运动强度的限制因素,决定了最终的平均配速。

理清了这些因素后,我们可以进入模型的核心,如下图所示:

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跑者能力-能量-配速关系图

(图片来源:Rapoport BI.,参考文献[1])

上图的信息量比较大,我们分两个角度来解读:

1

跑者能力

作者用最大摄氧量(单位ml kg-1min-1)来衡量跑者能力,图中的曲线从左到右依次代表能力的从低到高。RQ用户可以简单地根据自己的跑力找到对应数字和颜色的曲线。

可以看出,同等配速下,跑者能力越强,所需要的碳水供能越少;举例来说,想要在3h42min内完赛,对于一位跑力为45的用户来说,需要碳水供能大约为25Kcal kg-1,从能量的角度而言是有可能实现的;而对于跑力为35的跑者,这个强度显然过大,需要的碳水供能甚至超过了一场马拉松的总能量(≈42.195 kcal kg-1),这是不可能实现的。  

2

能量储备

对于某位特定跑步能力的跑者,能量储备就成为限制其跑速的主要因素之一。

这里我们以一位最大摄氧量为60 ml kg-1min-1 的跑者(对应跑力为60左右)为例。有研究表明,20-29岁健康男子的最大摄氧量的分布区间为34.5-51.4 ml kg-1min-1 ,通过系统的训练可以达到60 ml kg-1min-1,因此某种程度上可以作为“严肃跑者”的参考。这位跑者希望达到波马的准入门槛,也就是3h05min左右的完赛成绩。

首先我们在上图中找到代表60 ml kg-1min-1的绿色曲线,然后参考灰色阴影部分,代表的是肌糖原储备的范围。右侧竖轴如何解读呢?

之前我们提到过,经常锻炼的人群下肢肌肉占体重比约为22.5%,当不做肌糖原超量储备时(能量密度 = 70kcal kg-1),这原本22.5%的能量相当于只“充电”到8%;只有超量储备到 140kcal kg-1时,才能完全“充满”这22.5%的能量。

因此对于上面提到的这位跑者,在肌糖原正常储备时,其预测的成绩在3h10min开外。

只有通过合理的能量补充才能保证达到波马的门槛;而在超量补充的情况下,他的“天花板”甚至可以到达2h12min。

当然在实际中还有疲劳、心态、配速变化等复杂因素的影响,所以这个天花板只是一个理想值。


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理想照进现实:写在最后

Benjamin Rapoport的文章在2010年发表时,在学术圈和跑步界引起了比较大的反响,通过数学模型精确补给,逼近个人极限似乎唾手可得;然而他自己在文章中也写到,由于模型中众多参数通过估计获得,误差的范围在10%左右。

后续的科研结果也陆续表明,虽然“能量”是跑步的燃料,但人并非机器:极少数人可以做到“定速巡航”;大多数人在“燃料”耗尽之前,配速就会开始下滑。

最近来自瑞典的科学家们通过细胞切片实验证实,在运动消耗以及能量补充两个过程中,不同肌肉之间的肌糖原消耗/恢复的速率有较大差异。

因此在运动过程中可能存在“木桶效应”,即使部分肌肉仍有充足糖原,我们仍有可能因为局部肌肉(最弱环节)能量供给不足而导致运动受限。

尽管如此,Benjamin这篇硬核文章仍有很多借鉴意义:

首先,通过量化的方式,我们可以在解读血糖数值、能量补给时有了更加具象的概念;

其次,从“疲劳”视角出发,我们通过配速和负荷,得到的是一个上界——“最快能跑多少”;而从“能量”的视角出发,我们通过热量的换算,得到的是一个范围——“没有超量储备,你只能跑多少”。

相信通过两者的对照,我们对自己的认知又会更进一步。

文/Rui

1.Rapoport  BI. Metabolic factors limiting performance in marathon runners. PLoS Comput Biol. 2010 Oct 21;6(10):e1000960. doi: 10.1371/journal.pcbi.1000960. PMID:  20975938; PMCID: PMC2958805.

2.MARGARIA  R, CERRETELLI P, AGHEMO P, SASSI G. Energy cost of running. J Appl Physiol. 1963 Mar;18:367-70. doi:

10.1152/jappl.1963.18.2.367. PMID: 13932993.

3.Vigh-Larsen  JF, Ørtenblad N, Nielsen J, Emil Andersen O, Overgaard K, Mohr M. The Role of  Muscle Glycogen Content and Localization in High-Intensity Exercise  Performance: A Placebo-Controlled Trial. Med Sci Sports Exerc. 2022 Dec 1;54(12):2073-2086. doi:

10.1249/MSS.0000000000003002. Epub 2022 Jul 15. PMID:  35868015.

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