与之相对应，最大心率的设置却常常被很多跑者所忽视——跑者之间讨论心率时，常常使用绝对心率值而非储备心率、最大心率百分比的比率值；由于最大心率测试的执行相对困难（参考实验室里的最大摄氧量测试），或是不容易测试出来；很多用户依旧采取220 - 年龄的方法来计算自己的最大心率。然而研究表明，该方法虽然在整体上能够反映人体最大心率随年龄增长而下降的趋势，但是在个体的最大心率估计上，却存在±10点左右的误差¹。

最大心率设置错误，会直接导致运动表现评估的偏差。这部分在先前《心率设置对跑力计算的影响》一文中已做了详细说明。

事实上，不仅跑力计算，日常训练计划制定也会大受影响，因为强度区间划分、训练负荷的估计，都取决于储备心率百分比，而储备心率百分比又需要最大心率：

所以，10点的最大心率设置误差是什么概念？会多大程度上影响训练和比赛？

为了更加具象地展示最大心率设置带来的影响，将通过几个例子，进行量化分析测算，同时，也针对如何在不力竭测试的情况下，估计最大心率给出一些建议。

训练的影响

首先，试想三名用户，他们的全马PB成绩分别是300、330和400，有着各自不同的最大心率。如果他们在进行科学训练的过程中，设置了不正确的最大心率值（在这里我们模拟出-10、-5、+5、+10四种不同情况），这会给他们的训练带来什么影响呢？

同样是马拉松配速的强度，如果最大心率设置偏低，那么强度和负荷就会显示偏高；如果低于真实值10点以上，M配速训练几乎就会变成T强度的训练，反之如果最大心率设置偏高，那么从心率数据上看用户们更像是进行了一次LSD训练。

不论是哪种情况，尽管用户们按照既定计划执行了训练，但是数据却会觉得他们的训练偏离了重点。长此以往，体能、疲劳、状态的估计也会出现比较大的偏差。

下面想象第二个场景：同样三位跑者，执行一份T心率跑的课表：他们被要求把心率控制在3.2 - 3.8之间，跑30分钟。同样由于最大心率设置偏差，课表给出的目标心率区间、配速区间以及他们实际跑完的距离都会出现与体感不同的偏差：

可以看出前面一种场景中，跑者们跑出了既定的计划，得出了错误的数据；而第二种场景里，跑者们跑完得出的数据看起来正常，实际上却执行了错误的训练。

成绩预测的影响

上半年回顾春季赛事的文章中，提到过实际成绩与跑力预测成绩出现偏差的一个可能原因是平常训练时最大心率设置错误：设置偏高时会导致跑力虚高；反之亦然。

有的用户会问：我的实际成绩确实和跑力预测有所偏差，但是如何根据偏差的时间来修正最大心率呢？

假设有另外三位跑者，他们在RQ中的当前跑力分别为30、45、60；最大心率都默认设为190。但是由于真实的最大心率不同于设置值，他们的实际成绩和RQ中的成绩预测是有误差的。

当他们在外部环境和自身状态理想的情况下，完成了一场全马比赛，并且记录了实际成绩与跑力预测的差距。根据成绩差异的情况（我们模拟了-600s、-300s、+300s、+600s四种情况）我们可以估计他们所对应的最大心率设置应该是多少。模拟的结果如下表所示：

讨论

需要注意的是，上述数据模拟均基于理想的情况，在实际训练中，大家需要更加合理的评估与分析，因为最大心率不是预测成绩偏差的唯一原因。

但若从5k到全马的成绩预测，同时低于或高于跑力预测，而且日常训练感受与数据展示又长时间的出入，那么不妨进入心率设置页面，看下自己的最大心率是否需要调整，或是开启自动心率更新的功能。通过系统估算模型，协助测算您的理论最大心率值。