精确的训练负荷量化被视为科学训练的关键。运动员的竞技能力和表现的持续增长，归因于系统的、持续且适当的训练负荷刺激所引起的短期响应，随后这些响应累积形成长期的慢性适应，即功能性适应，从而在关键比赛中适时出现良好的竞技状态。Impellizzeri等（2019）认为，在实施训练负荷时，必须平衡刺激与适应之间的动态关系，持续调整负荷以促使运动员在比赛之前获得良好的功能性适应。
图1为运动训练负荷实施与监控预警环路模型。运动员会经历急性训练疲劳、长期应激反应和功能性与非功能性的训练过度等状态，负荷刺激不当会导致适应不良，甚至出现过度训练综合征，引发伤病。因此，基于专项和个体的精准动态化训练负荷监控和施加尤为必要。
基于上述，本研究系统分析了当前广受认可的内部和外部负荷监控方法，提出优化整合现有负荷监控方法的多模态监控模式策略，即为准确、安全地组织训练适应过程，围绕专项特征和训练情景（如训练和比赛期间的准备情况、运动负荷和恢复情况），集成并交互采用多种负荷监控方法的监控模式。
1外部负荷的不同模态监控方法
1.1基于人工观察的负荷监控
在制定训练方案时，训练强度与训练量同样是量化外部负荷的关键，且常与训练内容安排相对应。表1呈现了1次体能训练的方案，结合训练计划与实际执行能更精确地量化外部负荷。若运动员因伤病、疲劳或技能短板而未能达到预定计划，教练员需要及时调整训练负荷。通过设置可量化的外部负荷参数，教练员和科研人员能够实时监控训练效果，并根据运动员的实际表现作出调整。
1.2基于自动化技术的负荷监控
GPS在线性和非线性运动中，无论是恒定速度还是变化速度都较为准确，但是在测量高速非线性运动时存在可信度较低的情况。在人口密集或封闭的区域GPS信号强度减弱，例如受室内环境干扰，监控篮球项目的精确度不及室外的足球项目。而且随着非线性运行和运动速度的增加，其测量结果的有效性降低。为此，学者们将Player-LoadTM和IMA系统引入到篮球等室内运动项目的监控中。Ohgi等（2003）运用惯性传感器技术和佩戴在腕部的高频加速计，结合陀螺仪，精确监测了游泳中划水动作的阶段和训练负荷，展示了技术在不同运动项目中的应用潜力。
此外，视频分析技术能更加精确地记录运动员的技术动作细节及其发生频率，其优点还表现为不受比赛规则和环境的限制，成本也较低。张兴林（2010）应用视频分析技术对女子排球运动员的比赛动作进行统计，发现赛场上不同位置的运动员比赛负荷差异明显。
1.3基于神经肌肉功能的负荷监控
2内部负荷的不同模态监控方法
2.1基于心率的负荷监控
2.1.1训练冲量（Trimp）
20世纪30年代，心率监测被应用于400m跑的训练中，发现运动员在120～180次/min的心率区间是400m跑的专项训练强度。随着研究的深入，基于心率的负荷监控方法得到不断发展完善（表2）。
2.1.2心率变异性与心率恢复
2.2基于生理生化指标的负荷监控
2.3基于课次主观强度感知（session-RPE）的负荷监控
session-RPE是一种简洁而有效的负荷监控策略，该方法操作简易且成本低，将运动员的内部负荷视为整体刺激的反应，记录训练引起的感知强度。
该方法是Forster（1995）结合Borg（1982）的RPE量表与Banister（1975）的疲劳与适应模型建立。其中，Borg（1982）基于Stevens（1957）的心理生理学“幂次法则”提出RPE量表，该量表是基于心理与生理双重影响的强度负荷指标，包括6-20量表、CR-10量表和CR-100量表。Forster（1995）将RPE量表与Banister（1975）的模型相结合，提出session-RPE的概念以量化负荷，其计算方法为：s-RPE（AU）=训练时长（min）×RPE得分。
2.4基于调查问卷与训练日记的负荷监控
2.5基于睡眠质量的负荷监控
运动员的睡眠时长和质量对其表现和恢复至关重要。高质量的睡眠有助于大脑和身体从疲劳中恢复，而睡眠不足则可能干扰记忆力、认知技能的巩固和学习过程，影响糖代谢，降低免疫系统效能。增加的训练负荷、比赛和训练日程的不确定性，以及追求优异成绩带来的心理压力和社交媒体使用（特别是夜间屏幕过度使用）等，都可能负面影响睡眠质量。
2.6基于脑电图的负荷监控
脑电图（electroencephalogram,EEG）是精细评估和监控训练负荷诱发的大脑皮层神经响应的一项关键技术，通过精确捕捉和分析大脑在多种功能状态（如休息与运动）下的电活动（脑波），以非侵入性、安全地进行实时监控的方式，深入了解运动员大脑如何适应训练负荷变化。
3不同模态负荷监控方法实践策略
本研究参考Bourdon等（2017）对各种训练负荷监控方法的实际应用进行的综合评价并加以补充完善，对不同监控方法的实用性进行分项评估，为训练从业者根据实际调取恰当的监控方法提供参考（表4）。
3.1外部负荷监控方法实践策略
外部负荷具有非侵入性优势，适用性较广。需要注意的是，即使等量的外部负荷施加在不同的运动员上，由于各自的训练状态、营养状况、健康状况、心理状态和遗传等因素的不同，其内部负荷和适应性反应可能各异。因此，教练员在安排训练时，应将外部负荷监控数据作为参考，并结合运动员对训练负荷的实际反应以及其他各类因素，全面评估运动员的训练适应状况和竞技能力发展水平。
3.2内部负荷监控方法实践策略
3.2.1生理生化
在运动过程中，人体发生的生理和生化变化是对训练负荷的直接响应，这不仅反映了个体的应激能力，还表明了其对运动刺激的适应性。通过监测特定的生理和生化指标，研究人员和教练员能够准确评估运动员的训练效果，并据此优化训练计划。
3.2.2心率
基于心率监控的训练冲量（Trimp）是评估运动员训练负荷的重要工具。通过综合考虑训练时长、强度和心率等多个因素，Trimp为训练的整体负荷提供了一个量化指标。这使得教练员和运动科学家能够详细描述和评估训练计划对运动员表现的具体影响。
3.2.3HRV与HRR
实时监控运动员的训练负荷既关键又具挑战性。HRV和HRR是评估训练负荷和身体应激反应的常用指标。尽管它们提供了宝贵的生理数据，但在实际应用中存在一定的局限性和挑战，需要精确的测量和解析以确保有效性。
策略建议：1）设备选择：监控HRV和HRR需要使用特定的设备，如Garmin、Whoop和Omegawave等。一些设备能实时追踪和分析HRV和HRR数据，选择合适的设备是确保数据准确性和实用性的关键一步。2）考虑运动员的舒适度：教练员应综合考虑设备的舒适度和实用性，必要时调整训练方案和设备选择，以支持运动员能在最佳状态下训练，同时获得准确的生理数据反馈。3）数据反馈的滞后性：一些设备（如Omegawave）在训练前后进行的测试虽能提供全面的生理数据，但反馈不适合实时监控，更适用于长期训练效果评估。4）处理实际问题：在实践中，可能会遇到如高成本、数据传输中断和数据丢失等问题。这些都需要教练员制定应对策略。5）理解和应用数据：HRV和HRR数据相对复杂，教练员需具备专业知识来准确解读HRV和HRR数据，以便合理调整训练计划。6）以运动员为中心：在选择和使用设备时，应以运动员的健康和训练效果作为中心，优先考虑其舒适度和设备的易用性。避免仅为了监控而设计训练。综合来看，选择和使用HRV和HRR监测设备时，需要考虑运动员的具体需求、设备性能及功能，并结合教练员的专业知识，以实现有效的实时训练负荷监控，促进运动员健康和表现提升。
3.2.4session-RPE
session-RPE是一种基于生理和心理自我感知的简便训练负荷监控方法，无需复杂昂贵的设备，可以用于量化训练负荷、设计阶段性训练策略、制定个性化训练计划和预防运动损伤。
3.2.5调查问卷与训练日记
主观自我报告的监控指标主要揭示运动员对训练负荷的心理响应。这些数据帮助深入理解运动员如何应对训练压力，帮助教练员根据反馈调整训练计划，以避免运动员从急性疲劳进展到过度训练综合征，从而保持训练效率和运动员健康。
3.2.6睡眠
3.2.7EEG
EEG对训练负荷的监测已经被证明是一种有效的策略，尤适用于技能主导类表现准确性项群，如射箭、射击等。EEG能够以非侵入性的方式捕捉运动员的神经系统以及大脑在训练负荷影响下的反应和适应变化。
实践策略建议：1）选择适合的项目：虽然EEG适用于多种运动项目，它在要求高度技术和集中注意力的项目中，如射箭和射击，表现尤为出色，推荐在这类项目中优先使用EEG进行监控。2）考虑设备的限制：EEG监控需要使用高精度的设备，这可能限制其在所有运动员中的普及。此外，头戴式设备可能在训练中对运动员造成干扰，因此，EEG监控的理想场景是在实验室环境中或训练前后进行。3）与其他监控手段结合：虽然EEG可以提供关于运动员神经系统反应的重要信息，但并不应作为唯一的监控手段，而是应该与其他方法（如自我报告问卷、生理生化指标监测等）结合使用，更全面地了解运动员的状态。总体上，尽管EEG监控存在一些实践中的限制，但其作为一种非侵入性的方法，能够提供关于运动员神经系统反应的重要信息，这对于理解训练负荷的影响和优化训练策略具有重要意义。
4整合多模态的负荷监控模式及其实践策略
4.1基于项群特征的专项化多模态负荷监控模式
4.2基于训练情景的多模态负荷监控策略
4.2.1案例一：足球运动员重复冲刺训练的多模态负荷监控［改编自Boullosa等（2023）］
在准备期的第3周，经过2周的被动冬季休息后，一支国家级别的二级联赛足球队开始恢复其重复冲刺的能力。这一阶段是继第1和第2周的常规和冲击小周期之后的赛前小周期。尽管训练量已显著减少，但由于之前小周的累积疲劳，一些球员可能仍处在疲劳状态。
训练策略上：1）放松训练与休息：球队在2d前进行了1次放松训练，随后休息1d，以此帮助球员恢复。2）强度训练：球员们将参加1次高要求的重复冲刺训练，以此恢复其冲刺能力。
球员评估与恢复上：1）评估指标：利用5级Likert量表评估肌肉酸痛和CMJ判断球员的恢复情况。2）诊断恢复不足：如果球员的CMJ能力下降超过最小显著变化（SWC）或肌肉酸痛得分达到3分或以上，认为恢复不足。3）评估心肺和神经肌肉状态：通过早间测量的主观疲劳评分和亚极限强度的运动测试来评估心肺功能和神经肌肉状态。
训练调整上：1）完全恢复球员：符合条件的球员参加计划中的重复冲刺训练。2）部分恢复球员：若神经肌肉疲劳但心肺状态良好，则安排进行低神经肌肉负荷的有氧训练；反之，若心肺准备不足而神经肌肉状态良好，则推荐力量或力量导向训练。3）训练负荷等效：替代训练课的总负荷应与原计划的反复冲刺训练课相等。
4.2.2案例二：篮球运动员的抗阻训练多模态负荷监控［改编自Boullosa等（2023）］
一支国家级别的职业男子篮球队，在最后一场比赛结束后48h，安排了1次早间抗阻训练，以确保球员在接下来的比赛和训练中能够保持最佳状态。
球员评估上：1）评估工具：使用5级Likert量表评估肌肉酸痛和CMJ。2）评估目的：确定参与上一场比赛的8名主力球员的神经肌肉恢复状态。
诊断与决策上：1）不完全恢复的标准：如果球员的CMJ能力下降超过最小显著变化（SWC）或肌肉酸痛得分达到3分或以上。2）矛盾反应处理：如果出现跳跃能力保持但肌肉酸痛得分高的情况，进行肌酸激酶测评以得出最终诊断。
训练安排上：1）神经肌肉恢复不完全的球员：进行与理疗师的恢复课程。2）部分恢复的球员：执行原定训练计划的1/2进行训练。3）完全恢复的球员：按照基于速度的训练方法，与未参赛的球员一起完成抗阻训练。
恢复与调整上：在训练后的下午，安排低体能负荷的战术课程。在比赛后72h的技术战术课程前，再次使用同样的监控工具评估球员的神经肌肉恢复状态，以做出个别化的训练决策。
4.3多模态负荷监控模式的实践要点
1）多模态综合评估体能状态。使用多种工具和方法评估运动员的体能状态，包括外部负荷（如运动量和强度）和内部负荷（如心率、HRV、肌肉疲劳）。采用主观强度感知评分、CMJ测试以及心肺和神经肌肉准备状态等的评估，全面了解运动员的恢复情况和训练准备状态。
2）个性化训练调整。根据运动员的具体恢复情况和体能状态，个性化调整训练计划和强度。完全恢复的运动员可以参与高强度训练，而恢复不足的运动员应进行适度强度或恢复性训练。在运动员出现不同恢复状态时（如神经肌肉疲劳与心肺准备状态不一致），选择适合的训练类型以促进特定功能的恢复。
3）利用技术工具和数据分析。利用可穿戴设备、移动应用程序和视频分析等技术工具收集训练数据，以便实时监控运动员的表现和负荷。对收集到的数据进行综合分析，利用科学方法和算法评估运动员的负荷和恢复状态，以指导训练实施。
4）强调恢复的重要性。在高强度训练和比赛后，强调运动员恢复的重要性，包括足够的休息、适当的营养补给、恢复训练和康复再生支持。监控运动员的恢复进程，确保他们在参与下一次高强度训练或比赛前得到充分的恢复。
5）持续跟踪和反馈。建立一个持续的监控和反馈机制，以便教练员和运动员可以根据监控结果及时调整训练策略。鼓励运动员积极参与自我监控和反馈，提高他们对训练负荷和个人恢复需求的认识。
5结语
因此，需要识别在不同专项和特定训练环境中更有效的方法，以更好地监控训练过程，并建立综合多种负荷监测的多模态负荷监控模式，根据运动项目的特点、特定情境下运动员的个性化需求和新兴技术的优势，建立科学化、立体化的负荷监控模式。未来应在借助数字智能化技术寻找最佳多模态负荷监控方面做更深入的中国实践和实证研究，以更好地促进运动员训练的急性和长期适应，系统高效地提高竞技能力。