運動生理週訊(第329期)
跑步訓練狀況的評估--Sprint Distance Index (SDI)(May 25, 2015)
王順正、林玉瓊
由2014年台北馬拉松比賽幾萬人參加的盛況來看 (右圖)，路跑活動、跑步比賽已經是台灣各地相當受歡迎的活動。因此，為了具備參與馬拉松比賽的能力，而積極參與跑步訓練活動的社會大眾，也是相對的增加許多。對於具備優異心肺耐力天分、經常訓練的專業跑步選手來說，這些參與路跑活動、跑步比賽正是可以發揮所長的機會。但是，對於未經長跑訓練或剛剛開始接受訓練的一般跑者來說，對於不同距離跑步成績的預測，以及跑步訓練狀況的評估，不僅可以用來瞭解個人的訓練進步空間，也可以依據評估的結果，規劃個人專屬的訓練方向與處方，進而提高跑步訓練的效益。
運動生理週訊第285期週訊「馬拉松成績預測服務」一文中，曾經以Riegel's Model、Cameron's Model、Daniels and Gilbert Equation (VO
2max's Model)，提供三種跑步馬拉松成績預測的線上服務，讓路跑愛好者參考與應用 (王順正、林玉瓊，2014；Downie, 2009)。但是，這些預測馬拉松成績的預測服務，都是以專業的馬拉松選手與路跑愛好者的成績為基礎，透過數學模式的方法，計算出優異訓練的長跑選手的馬拉松成績預測。但是，一般社會大眾並不是專業訓練的跑者，直接以專業跑者的成績模式進行推算，其實並無法符合實際的跑步表現趨向。
有鑑於透過專業跑者所建構的跑步成績預測公式，無法準確推算一般民眾馬拉松跑步表現的現象，運動生理學網站依據Riegel (1977, t2 = t1 * (d2 / d1)^1.06)，以及
Estimated Swim Times網頁中對於游泳成績估計的Sprint Distance index (SDI) 推算方式，進行「
一般人跑步成績預測、訓練處方服務」的程式設計，以便喜歡跑步訓練的朋友，可以透過SDI的評量，瞭解個人跑步訓練的狀況。由於Riegel (1977) 採用SDI = 1.06來進行馬拉松跑步成績的預測，因此，當SDI < 1.06 ，代表較短距離的跑步時間可能資料失真 (可能較短距離的成績並非跑者最佳表現成績)；當SDI 在1.06 ~ 1.11，但成績不佳，代表需要進行衝刺訓練；當SDI > 1.11，代表擅長衝刺，或者長距離耐力不佳，應該做一些耐力訓練；當SDI > 1.20，代表較長距離的跑步時間可能失真 (可能較長距離的成績並非跑者最佳表現成績)。也就是說，透過SDI的評量，可以進行跑步訓練狀況的評估。
SDI評量值的意義
| SDI < 1.06，代表較短距離的跑步時間相對較差 (資料可能失真)。 |
| SDI = 1.06，且成績好，代表跑步節奏穩定或者體能非常好 (理想成績預測SDI = 1.06)。 |
| SDI 在1.06 ~ 1.11，但成績不佳，代表衝刺訓練可能可以改善成績。 |
| SDI > 1.11，代表擅長衝刺，或者體能不佳。應該做一些耐力訓練。 |
| SDI > 1.20，代表較長距離的跑步時間相對較差 (資料可能失真)。 |
實際進行SDI的評估時，必須先輸入兩個不同距離的最佳跑步表現。下圖呈現連結運動生理學網站評量網頁時，兩個不同距離的網頁呈現狀況。
以5000公尺跑步成績26分、10000公尺跑步成績60分的一般跑者來說。輸入這兩個距離的成績之後，系統即會自動計算出依據輸入成績計算的SDI數值 (下圖資料呈現SDI = 1.206)，基本上屬於需要多多進行耐力訓練的類別，但是由於跑者輸入的5000公尺跑步成績也不佳，代表跑者也應該進行衝刺訓練。依據SDI值，推算的半程馬拉松成績預估為2小時27分41秒，明顯高於以SDI = 1.06 推算理想的跑步成績預測 (1小時59分36秒)，推算的馬拉松成績預測 (5小時40分48秒) ，也明顯高於理想的跑步成績預測 (4小時9分22秒)；但是這些半程馬拉松、馬拉松的預估成績，可能更接近跑者的真正實力。事實上，預測成績下方「實際的成績預測訓練處方」的連結，運動生理學網站還提供了這個預測成績者的訓練處方服務，有需要的朋友可以實際應用看看。
透過兩個跑步距離的跑步成績資料，推算的SDI數值，可以用來評估一般跑者的跑步訓練狀況。當SDI的數據高於1.1時，代表需要更多的耐力訓練來提升跑步表現；當SDI的數據在1.06至1.1之間，但是跑步的成績不佳時，代表需要更多的衝刺訓練來提升跑步表現；當SDI的數據在1.1至1.20之間，但是跑步的成績不佳時，代表需要更多的衝刺訓練、耐力訓練來提升跑步表現。透過實測的SDI數值，可以更準確預測一般跑者的馬拉松成績。
引用文獻
王順正、林玉瓊 (2014)。馬拉松成績預測服務，運動生理週訊，285期。http://www.epsport.net/epsport/week/show.asp?repno=285
Daniels, J., & Gilbert, J. R. (1979). Oxygen Power: Performance Tables for Distance Runners, Oxygen Power. USA.
Downie, J. (2009). Prediction of long distance race performance. http://www.enm.bris.ac.uk/teaching/ projects/2008_09/jd5670/Report.pdf
Riegel, P. S. (1977). Time predicting. Runner's World, August 1977.
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