2017年3月27日 星期一

最大可恢復量 MRV maximum recoverable volume





Any fool can create a program that is so demanding that it would virtually kill the toughest marine or hardiest of elite athletes, but not any fool can create a tough program that produces progress without unnecessary pain.---Dr. Mel Siff

之前在幫有運動專項(興趣)的學生排他的課表有感而發,又剛好在書上看到這段Dr. Mel Siff說的「任何白癡都可以設計一個課表來輕易的操爆海軍陸戰隊或是精英運動員,但不是每個人都可以設計一個能夠產生進步卻又不會造成不必要的疼痛的課表。」
我認為肌力訓練不應該影響到運動訓練的本身,但又必須要讓力量進步又不會讓運動員力氣耗盡並且花太多時間在肌力訓練上。

當你花越多的精力在追求肌力突破,一定會占用你花在對打、打沙袋或是其他運動專項技術的時間和體力。

運動跟訓練是不一樣的,花了一個小時讓自己滿身大汗、氣喘如牛、筋疲力盡這是運動,而有計劃地訓練讓自己逐漸的進步朝著目標前進這才是訓練。

對於訓練非常重要的原則就是必須管理好“刺激-恢復-適應”這個不斷循環的流程!

很久之前我曾說過要來寫有關“刺激-恢復-適應”這個系列的文章,拖了一年終於開始寫了!

首先我要跟大家介紹MRV (maximum recoverable volume)這個概念。

最大可恢復量:
一個人可以執行、並且恢復、從中獲益的最大訓練量。



一般,訓練量可分成幾類:

a)    訓練量不足引起有意義和預期的適應。


b)   訓練量足夠引起有意義和期待的適應,但沒有達到最佳效果。
c)    訓練量剛好達到MRV

d)   訓練量高於MRV,但沒有太過度的造成恢復困難,仍會有一些的適應進步。
e)    訓練量太高,無法在短中期內恢復,達到有效的超補償適應性進步。

b-d的範圍對於進步適應是比較有益處的,但c-d的範圍增加了較高的訓練量、疲勞和受傷風險。因此訓練量要盡量在b-c之間,並且盡可能地貼近c


但這個量要怎麼抓呢?

測量MRV最好的方式就是逐漸地把你的訓練量往上爬升,直到下一次因為太疲勞而降低運動
表現
。假設你可以深蹲315磅10下一組,每週增加一組,當你無法達到315磅10下一組,在第7、8下就失敗時,這就表示你開始超過你這個重量的MRV了。

第二個方式就是找出疲勞管理清單。像是當你開始感覺槓異常的沈重?開始覺得不想訓練?睡眠異常?沒有食慾?如果不會的話,那你還能夠嘗試更多的訓練量,在大多情況下運動表現是最好的指標。如果你還能夠吃得下更高的量和強度,你可能就剛好正在或是低於MRV。

通常經過幾個月或幾年以上的訓練者,有在追蹤他的訓練量、強度和對這些刺激的反應,就能夠很容易的知道他們可以從怎樣的訓練量中恢復且受益

現實中,你可承受的量會因為你的訓練、營養、生活方式(例如睡眠品質)而改變,因此沒有一個簡單的公式可以直接算出你的MRV

MRV也會因為訓練的強度不同而不同。例如你在60% 1RM可以吃下比95% 1RM更大的量,並且從當中恢復過來。所以當你知道你在不同的重量/次數可以承受的量的平均範圍的話,你就能夠設計一個好的課表。


但必須要注意的是,如果你的訓練量低於你可以恢復的量,這可能也不是最好的訓練法。你如果在訓練中長期低估你的MRV,很有可能會錯失你潛在的PRs。因此要認真看待你的訓練,就一定要追蹤MRV。

根據超負荷的原則我們知道,我們必須在超過“有效刺激的最小值”的最大閾值之內進行訓練高於這個閾值會產生我們期望的適應性,但也會產生疲勞。低於這個閾值,我們累積的疲勞會太快就消失。
這樣的話,訓練有可能就會沒有意義,因為沒有累積疲勞的訓練幾乎不會產生適應。我們必須了解,所有適當的超負荷訓練都會帶來疲勞

為了得到最好的訓練效益,連續的刺激會比單次的刺激對生理造成更多的困難和破壞。
這表示疲勞不只在每次訓練後提高,疲勞的累積還會越來越快。最終這種疲勞累積會干擾許多項生理指標,第一個受影響的就是運動表現。



因此,我們可以給MRV一個更精準的定義,身體在一段時間內所能忍受最大的訓練量,低於這個量的訓練量就不會達到最大程度的超負荷,比他高的量就會造成運動表現降低





一般來說,不同階段的MRV都有不同的意義。
我在下一篇文章將會介紹在肌肉生長期、最大肌力、peaking和動態恢復期的MRV分別有什麼不同的地方。




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參考資料:Scientific Principles of Strength Training



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