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教練看不到的那六天|從 FIT 檔到 3D 軌跡,馬拉松訓練資料 Dashboard系列 第 22

Day 22|心率脫鉤:跑最快的那場,數字反而偏高

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昨天把六場疊起來,可以觀察到:心率還爬得上去的場次,配速守得住;心率爬不上去的,配速就爆掉。

可以從線的形狀觀察到,而今天要來解析裡面的數字。


先解剖東京馬

那是六場裡最快的一場,3:22:07。每 5K 拆開來:

區段 配速 心率
0–5K 4:36 156
5–10K 4:28 164
10–15K 4:29 166
15–20K 4:32 166
20–25K 4:31 169
25–30K 4:32 175
30–35K 4:51 173
35–40K 5:57 161
40K–終點 5:51 160

5K 到 30K 那五個區段,配速幾乎沒有變化—4:28、4:29、4:32、4:31、4:32,五個區段差不到 4 秒。

但心率從 164 一路爬到 175。

同樣的速度,心臟越跳越快,這就是 cardiac drift(心率漂移):身體為了維持同一個輸出,付出的代價一直在升高。

到 30K 之後:

  • 30–35K:心率爬到 175 就停了,反而降到 173。配速開始付代價,掉到 4:51
  • 35–40K:配速崩掉—5:57,比前面慢了將近一分半。而心率降到 161

最後那段可以觀察到:心率雖然趨緩,但配速大大崩落。

很明顯身體已經維持不住那個心率


把漂移變成一個數字

這件事有公認的量化方法,叫 Aerobic Decoupling(TrainingPeaks 稱 Pa:HR,跑步版)。

算法很簡單:

EF(效率因子)= 速度 ÷ 心率
脫鉤 = (前半 EF − 後半 EF) ÷ 前半 EF

「同樣一下心跳能跑多遠」在後半退步了多少。

它也附了判讀區間—<5% 好、5–10% 正常、>10% 明顯。

但那個區間這邊不直接拿來用。 原文寫得很清楚:

a long, steady-state effort in your endurance training zone

穩定配速的有氧課表。 而全馬是全力賽,不太適用範圍裡。

所以底下我只用這個數字比較六場之間的相對大小,不引用那三個區間。

實作只有幾行:

const ef = (pts) => {
  const v = pts.reduce((s, p) => s + 1000 / p.p, 0) / pts.length;  // m/s
  const h = pts.reduce((s, p) => s + p.hr, 0) / pts.length;
  return v / h;
};
const mid = pts.at(-1).t / 2;
const decoupling = (ef(前半) - ef(後半)) / ef(前半);

六場算出來,結果跟想像有差距

賽事 脫鉤 完賽
臺北馬 2024 +8.4% 3:28:41
福岡馬 +8.8% 3:37:24
國道馬 +10.4% 3:34:39
臺北馬 2025 +11.2% 3:30:40
東京馬 +12.2% 3:22:07 ← 最快
台東 CT +13.8% 3:56:54

跑最快的東京馬,脫鉤是倒數第二差。

而福岡馬脫鉤只有 8.8%,卻是六場裡最慢的之一。

原本預期這兩欄會呈正相關—脫鉤小代表耐力好,耐力好應該跑得快。實際上幾乎相反。


那自己原本怎麼解釋這件事

看到那張表,第一個念頭是:脫鉤量的不是體能,是你在那場比賽裡壓榨了多少。

東京前半 4:32、福岡前半 5:08—東京從一開始就跑在更逼近極限的位置,撐到 30K 就開始還債;福岡跑得保守,後半沒什麼好崩的。所以脫鉤小可能是耐力好、也可能是跑太保守;脫鉤大可能是撐不住、也可能是拚了。

這個解釋把整張表都說通了。

不過查了文獻之後,發現它沒有依據。

研究裡談的是生理機制,不是「你多拚」:

  • 核心體溫上升—早段脫鉤的主因
  • 鈉流失
  • 血糖下降—後段的主因
  • 每搏輸出量下降,心率代償性上升

而那篇專門研究半馬脫鉤的論文,明確沒有分析成績相關性—它問的是「什麼時候開始脫鉤、脫多少」,不是「跑得好不好」。


有依據的是另一組對照

文獻明確支持的是,而六場裡剛好有一組近乎控制變因的對照:

前半配速 氣溫 脫鉤
福岡馬 5:08 18.3° 8.8%
台東 CT 5:09 24.4° 13.8%

前半配速差一秒,氣溫差 6.1 度,脫鉤差 5 個百分點。

而把心率放進來,差別更清楚:

前半心率 後半心率
福岡馬 157 174 +17
台東 CT 172 167 −5

同樣的配速,台東的前半心率比福岡高 15 下。

不是跑得比較快,是同樣的速度那天要多付 15 下,而付到 172 之後就上不去了—後半反而降到 167,福岡從 157 起跑,還有一整段空間可以往上爬。

這組比東京馬那個「跑最快卻脫鉤最高」乾淨太多—因為東京那場同時變動了配速和溫度,分不開;而福岡跟台東的起跑速度幾乎一樣。

至於東京馬那個 12.2%,它是觀察到的現象:跑最快的一場脫鉤倒數第二高。同一場裡配速、溫度、補給、當天狀態全部一起變,六筆資料分不出誰是主因。


東京馬那個數字還有一個變數

Garmin 存的天氣是起跑那一刻:氣溫 12.2 度、露點 1.1 度、濕度 35%。六場裡最乾冷的條件。

但那只是起跑的數值—Garmin 一場比賽只存一筆,沒有逐時資料

而記得那天後半段升到 17 度左右,30K 之後的崩盤推測一部分是溫度,不全是配速策略。

這件事無法從資料裡證實。 檔案裡沒有逐時氣溫,Garmin 也沒存。所以它只能是一個可能的解釋,不能寫成結論。


那 Day 21 那句話還成立嗎

昨天的觀察是「心率爬得上去就守得住配速」。

今天的數字補上了另一半:心率能不能爬上去,取決於起跑就用掉多少。

福岡馬   157 起跑 → 爬到 174   掉速 −1 秒
台東 CT  172 起跑 → 掉到 167   掉速 +81 秒

而台東起跑就 172,不是因為跑得比較快—它跟福岡是同一個配速。 是那天 24.4 度,同樣的速度要多付 15 下。

所以昨天那張表的形狀,比較可能的解釋不是「誰比較拚」,是那天的條件讓同一個配速值多少心跳

但這仍然是六筆資料上的觀察,文獻支持「熱會造成心率漂移」這個機制,
但每場比賽變音都不同—同一場裡溫度、補給、當天狀態全部一起變,
很難分出誰是主因。


明天:把這些圖顯示在手機上

這兩天的圖都是在桌機上看,
而昨天有人在手機上打開它—線糊成一團,明天要來處理!



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