Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Книга Иссурин.doc
Скачиваний:
5
Добавлен:
01.07.2025
Размер:
10 Мб
Скачать

Раздел 3. Совершенствование тренировочного процесса

ма семи кожно-жировых складок (СКЖС, мм) измерялись в начальной и кульминационной фазе каждого этапа тренировки. Их соотношение давало представление о составе тела спортс­мена. Если масса тела была стабильна или немного увеличивалась, а жировой компонент уве­личивался значительно, то соотношение МТ/СКЖС снижалось, что было типично для начала тренировочного этапа. Если мышечная масса увеличивалась, жировой компонент уменьшался, а масса тела оставалась стабильной, и суммы кожно-жировых складок значительно уменьшались, то, соответственно, соотношение МТ/СКЖС повышалось, что было типично для кульминаци­онной фазы тренировочного этапа как раз перед соревнованием (табл. 8.6). Подобные индиви­дуальные изменения анализировались Геннадием Турецким, личным тренером обоих пловцов, который немедленно корректировал программу подготовки после замеченных отклонений. По­этому спортсмены, использующие этот индекс, стараются, чтобы их показатели соответствовали показателям этих выдающихся спортсменов (благодаря любезности Геннадия Турецкого лич­ное сообщение автору).

Таблица 8.6

Индивидуальные изменения соотношения массы тела и суммы кожно-жировых складок у пловцов мирового класса

Спортсмен

Диапазон изменений

Диапазон изменений в начале этапа

Диапазон изменений

в кульминационной

фазе этапа

Александр Попов * (Россия)

2,04-2,45

2,04-2,23

2,3-2,45

Майкл Клим ** (Австралия)

1,6-2,57

1,6-2,1

2,2-2,57

* Александр Попов - пятикратный олимпийский чемпион, многократный чемпион и рекордсмен мира и Европы по плаванию.

** Майкл Клим - двукратный олимпийский чемпион, трехкратный серебряный призер Олим­пийских игр, многократный чемпион и призер чемпионатов мира по плаванию

Суммируя приведенные данные, можно заключить, что модели телосложения имеют первостепенное значение для ориентации и предварительного отбора спортс­менов в определенные виды спорта и дисциплины, в то время как использование модельных характеристик состава тела может оптимизировать контроль за трени­ровочным процессом и индивидуальную диагностику спортсменов высокой квали­фикации.

8.3.3. Физиологические возможности

И групповые, и индивидуальные модельные характеристикии физиологиче­ских возможностей могут внести значительный вклад в подготовку спортсменов. Конечно, выбор физиологических переменных, которые должны быть включены в такую модель, зависит прежде всего от специфических требований определенно­го вида спорта. Такие характеристики, как максимальное потребление кислорода и анаэробный порог, важны для многих видов и совершенно определенно - для игровых. Таким образом, соответствующие модельные характеристики этих пока­зателей могут использоваться для общей оценки кандидатов в некоторые команды (рис. 8.5).

237

Иссурин В.Б.

Рис. 8.5. Модельные характеристики максимального потребления кислорода и анаэробного

порога для полупрофессиональных команд в различных игровых видах спорта

(по Яружному [Jaruzhnyj], 1993)

Пример. Четыре группы квалифицированных игроков (в каждой из них было 40 спортсменов-мужчин) в различные спортивные игры были обследованы с определением уровня развития раз­личных физиологических функций. Самые высокие показатели максимального потребления кислорода и анаэробного порога были выявлены у футболистов; у гандболистов эти показатели были несколько ниже, но выше, чем у баскетболистов и волейболистов (рис. 8.5). Самый высокий уровень анаэробных алактатных возможностей был обнаружен у футболистов и волейболистов, в то время как самая высокая анаэробная гликолитическая мощность и емкость - у баскетболи­стов. Таким образом, специфические по виду спорта физиологические требования определяют общее развитие определенных физиологических возможностей, и это должно быть учтено при составлении соответствующих моделей (по Яружному [Jaruzhnyj], 1993).

Составление индивидуальных моделей физиологических возможностей кажется очень многообещающим и полезным для практического применения, хотя некото­рые методологические трудности здесь имеются. Например, такая модель предпола­гает прогнозирование индивидуальных верхних пределов проявления оцениваемой функции, а это требует применения корректной и научно обоснованной процедуры, которая пока еще не используется повсеместно.