Název: házené
Diagnostika
herního
vý konu
v basketba le
a
Autoři: Mgr. Karel Hůlka, Ph.D., Mgr. Jan Bělka, Ph.D. Publikace byla zpracována a vydána v rámci projektu ESF „Inovace kombinované formy studia bakalářského a magisterského studijního programu Tělesná výchova a sport a jeho učitelských oborů na Fakultě tělesné kultury Univerzity Palackého v Olomouci.“ (CZ.1.07/2.2.00/18.0011). Oponenti: prof. P aedDr. Mirosla v Holienk a, P h.D. doc. P aedDr. Jaro mír V otík , CSc.
Neoprávněné u žití toh o to d íla je po ru šen ím au torských p ráv a může zak láda t ob čanskop rá vn í, správn ěprávn í p op ř. trestn ěprávní o dpo vědn ost. Tato pub likace n epro šla redak ční jaz yko vou ú pravou. © Karel Hůlka, JanBělka, 2013 © Univerzita P alackého v Olo mou ci, 2013
ISBN 978-80-244 -3891 -7 Neprodejn á pub lik ace
Obsah 1 ÚVOD
5
2 CHARAKTER IST IKA HERNÍ VÝKONU
7
2.1 Fyziologické požadavky herního výkonu 2.2 Limitující faktory herního výkonu vyvolávající únavu 3 DIAGNOSTIKA HERNÍHO VÝKONU V UTKÁNÍ SPORTOVNÍCH HER A JEJÍ METODY
9 13 17
3.1 Metody hodnocení vnitřního zatížení hráče v tréninkovém procesu a v utkání sportovních her
18
3.2 Metody hodnocení vnějšího zatížení hráče v tréninkovém procesu a v utkání sportovních her
25
4 ANALÝZA HERNÍHO VÝ KONU V UTKÁNÍ BASKETBALU
39
4.1 Analýza ukazatelů vnějšího zatížení hráčů v utkání basketbalu
39
4.2 Analýza ukazatelů vnitřního zatížení hráčů v utkání basketbalu
43
4.3 Vliv faktoru „herní post“ na herní výkon v utkání basketbalu
48
5 ANALÝZA HERNÍHO VÝ KONU V UTKÁNÍ HÁZENÉ
57
5.1 Analýza ukazatelů vnějšího zatížení hráček v utkání házené
58
5.2 Analýza ukazatelů vnitřního zatížení hráček v utkání házené
60
3
5.3 Vliv faktoru „herní post“ na herní výkon v utkání házené
65
6 ZÁVĚRY
80
7 REFERENČNÍ SEZNAM
83
8 SUMMARY
100
9 REJSTŘÍK
102
4
1 ÚVOD Pod pojmem herní výkon ve sportovních hrách vidíme (podobně jako Nykodým et al., 2006) skupinovou a individuální činnost hráčů v ději utkání, která je charakterizována mírou splnění herních úkolů, a z toho vyplývajícího výsledku utkání. Pro herní výkon ve sportovních hrách jsou dle Táborského (2009) charakteristické měnící se herní podmínky, velký počet pohybových dovedností hráčů, složitá pohybová jednání, taktická jednání, předvídání úmyslů soupeře a rozdělení úloh podle jednotlivých hráčských funkcí. Hlubší poznání obsahu sportovních zákonů a specifických požadavků patří ke stěžejním cestám hledání a m á zcela zásadní význam pro úspěšnou tréninkovou praxi a zvyšování výkonnosti jednotlivce (Dovalil et al., 2002). Získat potřebné znalosti o herním výkonu znamená vyhledávat a shromažďovat četné dílčí (empirické a vědecké) informace, ale především je integrovat (zajímat se o souvislosti) a pro účely tréninku transformovat do roviny didaktické – tj. zkoumat, co je podstatou výkonu, proč dochází k jeho změnám, co má být obsahem tréninku a jak postupovat (Dovalil et al., 2002, 12). V současné době dochází na základě výzkumných poznatků o herním výkonu ke změně uvažování odborníků a trenérů nad podstatou a způsobem kondiční přípravy hráčů ve sportovních hrách. Při vytváření strategií tréninku se zdůrazňuje specifická kondiční připrave nost hráčů. Pro její rozvoj je důležitá tato znalost herního výkonu a aplikace jeho požadavků do tréninku pro dosažení specifických adaptací organismu. Z tohoto důvodu se analýza zatížení hráčů v utkání stala jednou ze základních metod umožňujících modelov at specifické herní zatížení v utkání (DiSalvo et al., 2007; Erčulj et al., 2008; Rudkin & O´Donoghue, 2008). Cílem publikace je diagnostika ukazatelů vnitřního a vnějšího zatížení herního výkonu. Práce má převážně deskriptivní charakter a snaží se podat základní informace odborníkům a trenérům o struktuře a typu zatížení hráčů během
5
utkání. Výsledky by měly být využity jako podpora k vytváření moderní filosofie plánování tréninkového procesu a kondičního testování hráčů a hráček basketbalu a házené.
6
2 CHARAKTERISTIKA HERNÍ VÝKONU
Ze získaných poznatků plyne, že herní výkon je intermitentního charakteru (Apostolidis, Nassis, Bolatoglou, & Geladas, 2004). Hráči provedou během utkání mezi 100 až 250 činností maximální až supramaximální intenzity, které trvají mezi jednou až sedmi sekundami, tedy každých 12 - 30 sekund utkání (Glaister, 2005). Tedy mezi jednotlivými činnostmi maximální až supramaximální intenzity jsou krátké intervaly (ne delší než 30 s) aktivního nebo pasivního zotavení (Spencer, Bishop, Dawson, & Goodman, 2005). Všechny sportovní hry nutí jedince zvládat takové zatížení po dobu jedné až čtyř hodin (Bishop, Girard & Mendez-Villanueva, 2011). Únava během utkání je spojována s neschopností jedince reprodukovat další činnosti maximální intenzity. Díky nepředvídatelnosti herního děje se může totiž stát, že právě tato neschopnost může značně ovlivnit výsledek utkání p ři jejich akumulaci nebo na konci utkání (Wadley & Le Rossignol, 1998). Intermitentní charakter herního výkonu se v zahraniční literatuře vyskytuje pod několika synonymy, jejichž přehled podává Balsom (1995) ve své disertační práci:
interval running, intermittent exercise of supramaximal intensity, intermittent sprint exercise, intermittent maximal exercise, intense intermittent exercise, repeated bouts of sprint running, repeated bouts of maximum short duration exercise, repeated maximal sprints, repeated sprint exercise, repetitive brief maximal exercise,
7
multiple sprints, start and go sports.
Herní výkon je tedy charakterizován střídajícími se velmi krátkými úseky (do deseti sekund) vysoké a nízké intenzity (pasivního nebo aktivního zotavení). Intervaly nízké intenzity jsou pak spojovány se zotavnými procesy (Apostolidis, et al. 2004; Christmass, Dawson, Passeretto, Arthur, 1999; Krustrup, Mohr, Nybo, Jensen, Nielsen & Bangsbo, 2006; Psotta,2003b). Podle Girard, MendezVillanueva, a Bishop (2011) může herní výkon během utkání trvat jednu až čtyři hodiny. Ve srovnání s cyklickými sporty se podobá daleko více aktivitě, kterou můžeme nazvat jako každodenní (Balsom, 1995). Společným znakem výkonu ve sportovních hrách je trvání po dobu minimálně šedesát minut (Glaister, 2005; Reilly, 1997). Průměrná fyziologická odezva herního výkonu je podobná dlouhotrvající kontinuální prác i na úrovni 60-75 % VO 2 ma x (Glaister, 2005). Ovšem vyjádře ní odezvy pouze touto veličinou značně maskuje skutečnou komplexnost fyziologických procesů, které regulují tento typ pohybové aktivity. Stejně tak vyjádření pouze pomocí studie hladiny laktátu během herního výkonu, která je uváděna relativně nízká, 2-5 mmol/l, její hodnoty se však během výkonu pohybují až kolem 10 mmol/l (Glaister, 2005). Díky intermitentnímu charakteru herního výkonu mohou svaly generovat déle vysoký výkon ve srovnání s kontinuální prací (Balsom, 1995). Aplikace tréninku s krátkými pracovními intervaly je pro sportovní hry optimální díky současné kultivaci anaerobní kapacity a funkčně motorických dispozic pro krátkodobý výkon rychlostního typu se simultánním účinkem na úroveň aerobní kapacity (Psotta, 1999). Podle studií Bangsbo, Mohr & Krustrup (2006) se ve fotbale pohybuje interval zatížení a zotavení , tedy poměr střídání vysoko a nízko intenzivních činností, mezi 1:14 až 1:7 , v ragby 1:2, badmintonu 5:10 sekundám, 5 0:250 sekundám
8
v ledním hokeji. Hoffmann (2002) uvádí až 1:12 v basketbale a Chelly et al. (2011) v házené 1:2. V invazivních sportovních hrách je trvání úseků vysoké intenzity 4 až 7 sekund, z čehož jsou přibližně 2 sekundy maximální až supramaximální intenzity a interval zatížení a zotavení se pohybuje mezi 1:6 až 1:14. Tyto limity jsou však velmi široké a proměnlivé (Glaister, 2005; Psotta, 1997). Výzkumné pole herního výkonu (Bangsbo, 2003; Glaister, 2005) je však stále nedostatečně probádané a existuje doposud mnoho nezodpovězených otázek v oblasti limitujících faktorů a indikátorů výkonu hráče. 2.1 Fyziologické požadavky herního výkonu Během herního výkonu jsou nároky položeny na metabolických procesech ve svalech, kde energetické zásoby oscilují mezi čerpáním kontrakčně aktivních svalů během svalové práce a obnovováním homeostázy během zotavných intervalů (Balsom et al., 1994). Jedním z prvních poznatků (Balsom et al., 1995) fyziologie herního výkonu byl fakt, že ATP pro svalovou činnost je získáváno hlavně ae robně využíváním kyslíku vázaného na myoglobinu. Na to se usuzovalo z toho, že se nevytvářel laktát, resp. jeho množství bylo zanedbatelné a zároveň byl zjištěn vyšší příjem kyslíku během pracovního i zotavného intervalu. Později se ukázalo, že ve svalu se laktát během činnosti kumuluje, ale nezpůsobuje zvýšení krevního laktátu. V současné době je již známo, že herní výkon zahrnuje stupeň resyntézy ATP z každého energetického systému tedy aerobního i anaerobního (Christmass, et al., 1999; Green, Bishop, Houston, McKillop, Norman & Stothart 1976; Sallet, Perrier, Ferret, Vitelli & Baverel, 2005). Proto dochází k širokému rozsahu metabolických adaptací (Balsom et al.,
9
1995; Dawson et al., 1998). Tento fakt však prozatím spíše zamlžuje problematiku utilizace energie a její obnovy (Edge et al., 2006). Během herního výkonu je energie získávána (Glaister, 2005) 1. 2.
3. 4. 5.
ze zásob ATP ve svalech (20 -25 mml/kg, 1 až 2s), resyntézou ATP z kreatinfosfátu (PCr) – katabolizátorem je kreatinkinás a (přibližně 10 sekund), anaerobně za vzniku laktátu, aerobně, reakcí adenylátkinásy, kdy ze dvou ADP vzniká ATP a AMP.
Kreatinfosfát (PCr) jako zdroj energie Analýza kinetiky kreatinfosfátového zotavení ukazuje, že resyntéza kreatinfosfátu je dosažena hlavně aerobní resyntézou ATP (Glaister, 2005; Hargreaves, McKenna, Jenkins, Warmington, Li, Snow & Febbraio, 1998). Navíc kreatinfosfátové zotavení se ukazuje být velmi senzitivní na hypoxii, která resyntézu zpomaluje. Gaitanos, Williams & Boobis (1993) tvrdí, že 30sekundové zotavení po činnosti maximální až supramaxiální intenzity umožňuje kreatinfosfátu resyntetizovat více než 50 % celkových zásob ATP.
Anaerobní zisk energie za vzniku laktátu Během krátké činnosti (supra)maxi mální intenzity je rapidní pokles koncentrace kreatinfosfátu kompenzován zvýšenou aktivitou glykolýzy (Glaister, 2005). V průběhu herního výkonu pak progresivní změny prostředí metabolismu vedou k utlumení glukolýzy až osmkrát a glykogenolýzy až jedenáctkrát v průběhu opakovaných činností (supra)maximální intenzity. Tedy zdá se, že anaerobní zisk energie hraje roli pouze v několika prvních intervalech zatížení (Glaister, 2005).
10
Gaitanos et al. (1993) zjistili rozdíl zisku energie anaerobně mezi prvním úsekem činnosti (supra)maximální intenzity (44 %) a desátým (16 %). Dokonce u čtyř ze sedmi probandů byla glykolýza u desátého úseku činnos ti (supra)maximální intenzity 0 %. To vše při protokolu šestisekundové činnosti (supra)maximální intenzity a třicetisekund ového zotavení. Tyto nálezy podporují hypotézu, že významným metabolickým faktorem je disponibilita, využití a resyntéza kreatinfosfátu (Balsom et al., 1995). Se vzrůstající rychlostí (Glaister, 2005) glykolýzy roste ve svalech koncentrace laktátu a H + , což je spojováno s únavou. Během zotavení je glykolýza zastavena a pH se navrací na původní hodnoty s poločasem návratu kolem devíti minut. Mechanismy inhibice glykolýzy (Glaister, 2005) je snížena progresivním vyčerp áním zásob svalového glykogenu, které doprovází tento typ práce, je snížena poklesem pH - H + inhibuje fofsorylázu a fosfofruktokinázu, je inhibována akumulací citrátu (trans. cytosolic citrate), která má inhibiční efekt na fosfofruktokinázu. Aerobní zisk energie Aerobní metabolismus má zásadní význam jak při činnostech (supra)maximální intenzity tak v zotavných procesech bezprostředně po nich (Tomlin & Wenger, 2001). Výsledky výzkumů poukazují na jeho primární význam při obnovení homeostázy během zotavného intervalu a během zatížení při resyntéze ATP (Balsom et al., 1995; Dawson, et al., 1998). Na začátku (Glaister, 2005) činnosti (supra)maximální intenzity dochází ke zpoždění spotřeby kyslíku pracujícími svaly. Jestliže trvá pracovní perioda krátkou dobu, kyslík vázaný na myoglobin může vyrovnávat iniciální kyslíkové požadavky pracujících svalů. U vysoce intenzivních činností
11
dosahujících úrovně VO 2 max je během dvaceti sekund myoglobin desaturován přibližně z 50 % (Balsom et al., 1995). Ve fázi zotavení jsou zásoby myoglobinu plně doplněny přibližně za dvacet sekund po skončení činnosti. S narůstajícím počtem úseků činnosti (supra)maximální intenzitou roste významně i hladina zisku ATP aerobně a to díky zvýšené a pravděpodobně urychlené utilizaci kyslíku. Během zotavení po činnosti (supra)maximální intenzity spotřeba kyslíku zůstává zvýšená kvůli obnovení homeostázy - procesy obnovení myoglobinových zásob, resyntéza fosfokreatinu, metabolismus laktátu, přesunutí akumulovaného intracelulárního Pi (Balsom, Gaitanos, Söderlund & Ekblom, 1999; Glaister, 2005). Je nepravděpodobné, že dostupnost kyslíku z myoglobinu by byla limitujícím faktorem (Glaister, 2005). Reakce adenylát kinasy, kdy ze dvou ADP vzniká ATP a AMP Metabolické nároky pracujících svalů (Hellsten Westing, Norman, Balsom & Sjöndin, 1993) vyžadují vysoký obrat ATP ve svalech (Balsom et al., 1992). Ten pak větš inou rezultuje v nedostatečnou resyntézu ATP, při které reakcí adenylát kinasy ze dvou ADP vzniká ATP a AMP. AMP se reversibilní reakcí štěpí na IMP a amoniak za přispění AMP deaminázy (Hellsten et al., 199 3). Deaminace AMP se zvyšuje s intenzitou pohybové aktivity, a akumulace IMP se ukázala být přímo úměrná k poklesu celkového množství ATP. Část akumulovaného (Hellsten, et al., 1993; Stathis, Zhao, Carey & Snow, 1999) IMP podstupuje další degradaci na inosin. Ten je oxidován na hypoxantin, xantine a kyselinu močovou. Hypoxantin může být konvertován na IMP a následně na AMP, tím pomáhá k doplnění zásob ATP (Hargreaves, et al. 1998). Hypoxantin a inosin mohou být odstraněny z plasmy renální exkrecí. V játrech se hypoxantin konvertuje na kyselinu močovou, která je uvolněna do cirkulace a exkretována do ledvin, nebo může být přijat do odpočívajících svalů, kde je použita jako nárazníkový systém kyslíkových radikálů.
12
Zvýšená akumulace v plasmě a urinární exkrece inosinu, hypoxantinu a kyseliny močové po vysoce intenzivní činnosti intermitentního charakteru reprezentuje ztrátu ATP z pracujících a odpočívajících svalů (Hellsten, et al., 1993; Stathis et al., 1999). 2.2 Limitující faktory herního výkonu vyvolávající únavu V souvislosti s herním výkonem se naskýtá teoretická otázka: Jaké jsou limitující faktory herního výkonu, kdy velmi vysoko intenzivní činnosti jsou střídány úseky nízkointenzivními? Tyto faktory však prozatím nejsou přesně vymezeny a jejich vliv na sportovní výkon je prozatím v oblasti diskusí a dohadů (Christmass, et al., 1999; Psotta, 1999; Stathis et al., 1999): Disponibilita kreatinfosfátu Nálezy Gaitanos et al. (1993 ), Balsom et al. (1995) a (Bishop et al., 2003) podporují hypotézu, že významným metabolickým faktorem je disponibilita, využití a resyntéza kreatinfosfátu. Je důležité vědět, že po šesti sekundách činnosti (supra)maximální intenzity jsou jeho zásoby redukovány o 35 až 55 % a ke kompletnímu zotavení dochází přibližně po pěti minutách (Bogdanis et al., 1996). Vyšší koncentrace kreatinfosfátu na začátku činnosti (supra)maximální intenzity způsobuje inhibici fosfofruktokiná sy a tím potenciálně redukuje akumulaci ADP a následně AMP Hargreaves et al. (1998). Balsom et al. (1993) umělým zvyšováním kreatinfosfátu ve svalu zpozdil počátek nástupu únavy a jeho zvýšené resyntéze během zotavných intervalů. Tím došlo i ke snížení hladiny laktátu a hypoxantinu. Krátké intervaly aktivního nebo pasivního odpočinku během herního výkonu vedou pouze k neúplné resyntéze CP a právě rychlost a míra doplnění zásob kreatinfosfátu je limitujícím fak torem.
13
Množství svalového glykogenu Anaerobní způsob zisku energie sytí přibližně ze 40 % energii při první činnosti (supra)maximální intenzity , následně však klesá. Je doposud nejasné , jestli zvyšování maximálního anaerobního výkonu povede ke zlepšení herního výkonu. Limitujícím faktorem výkonu se glykogenová dostupnost stává pouze v případě, že se jedná o velmi dlouhou činnost. Pokles výkonu není přímo v relaci s redukcí svalového glykogenu (Balsom, et al., 1999; Hargreaves, et al., 1998). Aerobní zisk energie a nárazníková kapacita Aerobní zisk energie při opakovaných činnostech maximální intenzity s krátkou dobou zotavení mezi nimi je 8 % a postupně narůstá až na 40 %, často se dostávají hráči až na úroveň jejich VO 2 ma x . Výsledky výzkumů v oblasti aerobního zisku energie jsou zatím velmi rozporuplné (Hoffman, Epstein, Einbinder, & Weinstein, 1999). Autoři se shodují nad nezbytností aerobní kapacity během herního výkonu, avšak ne zcela se shodují na roli maximální spotřeby kyslíku (VO 2 ma x ). Alizadeh et al. (2010) a podobně našel úzký vztah mezi VO 2 ma x a ukazateli herního výkonu u hráčů s nízkou úrovní VO 2 ma x (průměr 37,22 ml.kg -1 .min - 1 ), avšak u hráčů se střední úrovní VO 2 ma x (průměr 46,46 ml.kg - 1 .min -1 ) už nebyl a negativní korelaci našel u hráčů s vysokou úrovní VO 2 ma x (55,63 ml.kg -1 .min -1 ). K podobným výsledkům došel i Bishop et al. (2003). Význam aerobní kapacity vidí spíše v procesech, které jsou spojeny s odstraňováním H + (důvod nízkého pH) z plasmy, které vytváří kyselé prostředí ve svalu, inhibuje tvrobu fosfokreatinu tím, že inhibuje fosfofruktokinázu (Edge et al., 2006) a zhoršuje vyvolávání svalové kontrakce (Bishop, Girard & Mendez-Villanueva, 2011). Autoři proto ve spojení herního výkonu s aerobní kapacitou spíše upřednostňují sledovat rychlost re-oxidace svalu během zotavení a resyntéze kreatinfosfátu, dále pak rychlost je pro herní výkon důležitým
14
ukazatelem, avšak z výsledků plyne, že bychom u hráčů měli sledovat, zda dosahují minimální úrovně VO 2 ma x , která přibližně kolem 45 ml.kg -1 .min -1 , než usilovat tréninkem o její maximální rozvoj. Proto aplikace vysoce intenzivních intervalových tréninků (Psotta, 1999) s krátkými pracovními intervaly jsou pro sportovní hry optimální, díky současné kultivaci anaerobní kapacity a funkčně motorických dispozic pro krátkodobý výkon rychlostního typu se simultánním účinkem na úroveň aerobní kapacity. Bukač (2010) a Eady (n.d.) v souvislosti s kontinuálními metodami o nízké intenzi tě mluví dokonce o negativních účincích na výkon, protože „vytrvalost hráče je něco jiného než aerobní vytrvalost“ (Dobrý 2009, 24). Ježdík (in Bukač, 2010) mluví v této souvislosti dokonce o „učení hráčů pomalosti“, neboli o ztrátě výbušnosti a rychlosti během kondiční přípravy vlivem aerobního tréninku. Výzkumy podporují tvrzení (Sale, Jacobs, MacDougall & Garner, 1990), že extenzivní aerobní trénink kontinuální metodou o nízké intenzitě může ovlivňovat zmenšování svaloviny, síly a výkonu. Navíc může inhibovat neoxidativní enzymové aktivity (Laursen 2010), které jsou pro herní výkon nezbytné. Ve spojitosti se sportovními hrami se v současné době využívají metody vysoce intenzivní intervalové (s činností maximální intenzity do 10 s a zotavením 60 -300 s) a vysoce intenzivní intermitentní (s činností maximální intenzity do 10 s a zotavením do 60 s). Podle Gibala et al. (2006), Gocentas, Landõr a Krisciunas (2011), Iaia et al. (2009), Tabata (1996) a Tanisho a Hirakawa (2009) při srovnání vysoce intenzivní intervalové metody tréninku a kontinuální metody tréninku došlo u obou metod k téměř shodnému zvýšení VO 2 ma x , ale u vysoce intenzivní intervalové metody tréninku dochází navíc k významnému nárůstu anaerobní kapacity - jak glykolytická, tak i enzymová aktivita, schopnost obnovení acidobazické rovnováhy a další ukazatele anaerobní kapacity (Handzel, 2005; Taylor, 2004). Tabata (1996) uvádí zlepšení dokonce až o 28 %. Hawley (1997) a Laursen et al. (2002) dokonce tvrdí,
15
že u dobře trénovaných sportovců jsou rozdíly ještě markantnější. Ke zvýšení VO 2 ma x dochází pouze v případě, že v tréninku hráč pracuje na kyslíkový dluh, tedy jde o činnosti o intenzitě vyšší než 100 % VO 2 ma x . Dále, docílení vyšší pufrovací kapacity svalu lze pouze zvýšením hladiny laktátu a vodíkových kationtů ve svalu během tréninku. To lze zajistit vysoce intenzivní intervalovou metodou tréninku (např. 2x10x2 minuty zatížení na 120-140 % anaerobního prahu s jednou minutou zotavení), nikoliv však kontinuálními metodami nízké a střední intenzity zatížení.
16
3 DIAGNOSTIKA HERNÍHO VÝKONU V UTKÁNÍ SPORTOVNÍCH HER A JEJÍ METODY Diagnostikou je chápáno záměrné vyšetření, jehož předmětem jsou pozorovatelné a měřitelné znaky či projevy sportovce, trenéra nebo jejich vzájemné vztahy. Diagnostika zahrnuje zjišťování veličin kondičních, herních, antropometrických a biomechanických charakteristik (Dobrý, 1988; Hohman & Brack, 1983). Zatížení je souhrn podnětů (stresorů) vyvolaných pohybovou aktivitou, která vyvolává trvalejší funkční strukturální a psychosociální změny (Bílek, 1983). Zatěžováním je pak chápán adaptační proces, ve kterém opakováním, obměňováním a stupňováním zátěžových podnětů dochází k přeměně výchozí kvality hráče na kvalitu vyšší (Dovalil, 2002). Obvykle (Bílek, 1983; Lehnert, 2007; Martens, 2004) se rozlišuje zatížení vnější vyjadřuje parametry vykonaných pohybových činností pomocí kvantitativních a kvalitativních ukazatelů (trvání, obsah, míra vykonané práce, rychlost pohybu apod.), vnitřní – odezva, reakce organismu či jeho jednotlivých systémů na zatížení vnější. Při plánování tréninkového zatížení je nutné sledovat následující proměnné (Bompa, 1999; Buchtel, 2008; Lehnert, 2007; Martens, 2004; Reilly, 1997): objem (Volume) – primární veličina zatížení. Je to kvantitativní předpoklad výkonu. Má tři části: o trvání tréninku nebo utkání, o překonaná vzdálenost nebo nazvedané kilogramy za jednotku času, o počet opakování cvičení,
17
intenzita (Intensity) – vyjadřuje stupeň úsilí, se kterým je pohybová činnost prováděna, neboli množství práce vykonané za jednotku času (Lehnert, 2007). Měří se několika způsoby: rychlost (m/s), intenzita cvičení s odporem je pak měřena v kilogramech zátěže. Vyjadřuje se poměrově k maximálnímu výkonu, hustota (Density) – frekvence, se kterou hráči participují na sériích zátížení za jednotku času. Ukazuje na vztah, vyjádřený časem, mezi zatížením a zotavením. Adekvátní hustota zajišťuje efektivní trénink a chrání hráče před přetrénováním (Martens, 2004), komplexita – poukazuje na stupeň propracovanosti tréninkového cvičení. Může popisovat například způsob lokomoce (Bompa, 1999), specifičnost (Specifity) – je založena na předpokladu, že nejlepším způsobem rozvoje fyzické zdatnosti, je trénovat energetické systémy a kondiční předpoklady, které jsou velmi úzce spjaty s pohybovou strukturou a energetickou náročností soutěžního výkonu. Trénink by měl imitovat pohybové vzorce basketbalu tzv. kombinovanou lokomoci hráče – agility (Bompa, 1999).
3.1
Metody hodnocení vnitřního zatížení hráče v tréninkovém procesu a v utkání sportovních her
Monitorování srdeční frekvence jako „marker“ intenzity zatížení Za nejpoužívanější metodu analýzy vnitřního zatížení v utkání je všeobecně považováno monitorování srdeční frekvence (Gocentas & Landõr, 2006), a to i přes známé
18
metodologické problémy (popsané ní že). Získaný ukazatel je pak nepřímým „markerem“ pro odhad energetických požadavků hráčů všech sportovních her. Početně nejvíce studií se týká fotbalu, kde jsou současně využívány i nejmodernější technologie (Ali & Farrally, 1991b; Argaj, 2002; Bangsbo et al., 2003, 2007; Bangsbo et al., 2006; Bílek, 1983; Capranica, Tessitore & Guidetti , 2001; Cormery, Marcil & Bouvard, 2007;Hill-Haas et al., 2009a, 2009b; Holmberg, 2004; Hoffman, 2002; Hůlka & Stejskal , 2005; McInnes, Carlson, Jones & McKenna, 1995; Krustrup et al., 2002; Moravec, Tománek, Anešt ík & Kampmiller, 2005; Rodriguez Alonzo et al., 2003; Sallet et al., 2005; Tessitore et al., 2005; Tessitore et al., 2006). Srdeční frekvence u normální populace stoupá s rostoucím zatížením lineárně až do oblasti submaximálních intenzit, tedy do úrovně přibližně 75 -85 % maximální srdeční frekvence (SF ma x ). Poté dynamika srdeční frekvence ztrácí lineární průběh a dochází ke zpomalení vzestupu až na úroveň maximální srdeční frekven ce (Alexiou & Coutts, 2008; Placheta, Siegelová, Štejfa et al., 1999). Pro potřeby sportovních her vycházíme z koncepce intenzitních pásem pro hodnocení relativní intenzity zatížení hráče ( Psotta, 1999). Alexiou a Coutts, (2008), Bangsbo et al. (2007), Bunc (1990), Drust, Atkinson a Reilly (2007), Foster et al. (2001), Heller (2005) a Sharkey a Gaskill (2006) poukazují na následující fakta, která mohou zkreslit získané výsledky: faktor intermitence zatížení – srdeční frekvence okamžitě nereflektuje aktuální intenzitu zatížení, dochází ke zpoždění až třicet sekund k pracovním hodnotám, které reflektují skutečné fyziologické nároky. Srdeční frekvence má tendenci se po snížení intenzity zatížení vracet k výchozím hodnotám pomaleji než spotřeba kyslíku, která věrohodněji popisuje intenzitu zatížení. Naopak v intenzivních intervalech se může srdeční frekvence
19
disproporcionálně zvyšovat ve vztahu ke spotřebě kyslíku. Chyba odhadu energetického výdeje může být nadhodnocena o 5–20 % v závislosti na amplitudě a oscilaci intermitence zatížení, faktor anaerobní pohybové aktivity – plyne z nelineárního vztahu srdeční frekvence a spotřeby kyslíku nad anaerobním prahem, srdeční frekvence během utkání nadhodnocuje spotřebu kyslíku, kvůli mnoha faktorům, jako dehydratace, hypotermie (podchlazení), psychický stres a emoční naladění zvyšující srdeční frekvenci bez ovlivnění spotřeby kyslíku, hodnoty získané monitorováním srdeční frekvence slouží pouze jako odhad zatíž ení hráčů v utkání a nepoukazují na specifické charakteristiky zatížení jako je její typ lokomoce a zapojení hlavních svalových skupin, monitorování srdeční frekvence jen slabě hodnotí intenzitu v silového, vysoce intenzivního intervalového a plyometrického tréninku, mezi další faktory ovlivňující tepovou frekvenci patří nedostatek spánku, nemoc, nervozita, okolní teplota dále také povinnosti ve škole nebo zaměstnání, problémy v rodině atd. Z důvodu porovnatelnosti výsledků autoři nejčastěji volí koncepci intenzitních pásem podle McInnes et al. (1995). Z tohoto konceptu vychází i Abdelkrim et al. (2006) a Bishop et al. (2006): < 75% SF max, 75% ≤ SF ≤ 80% SF max, 80% ≤ SF ≤ 85% SF max, 85% ≤ SF ≤ 90% SFmax,
20
90% ≤ SF ≤ 95% SF max, ≥ 95% SF max.
Borrresen a Lambert (2008) vypracovali koncept pro kvantifikaci zatížení hráčů v tréninkové jednotce (TJ) pomocí ukazatele „tréninkový impulz“ (TRIMP). Jeho formule zní: pro muže: TRIMP = SF k )x0,64e 1, 9 2 x ,
trvání
(min)x(SF pr
-
SF k )/(SF ma x -
trvání
(min)x(SF pr
-
SF k )/(SF ma x -
pro ženy: TRIMP = SF k )x0,86e 1, 9 2 x ,
kde e=2,712, x=(SF p r - SF k )/(SF ma x -SF k ), SF p r je průměrná srdeční frekvence během tréninkové jednotky, SF ma x je maximální srdeční frekvence a SF k je klidová srdeční frekvence (Borrresen & Lambert, 2008). Nevýhodou této metody pro potřeby sportovních her je použití průměrné srdeční frekvence, která smazává některé podstatné rozdíly ve výkonech intermitentního charakteru. Proto zde uvádíme její modifikaci podle Lucia (in Borressen & Lambert, 2008). Koncept využívá tří intenzitních pásem (zóna 1 je intenzita pod ventilačním prahem, zóna 2 mezi ventilačním prahem a respiračnímkompenzačním bodem a zóna 3 nad respiračním kompenzačním bodem) pro hodnocení relativní intenzity zatížení hráče následovně
21
LuciaTRIMP
∑
,
kde k i je koeficient (pro zónu 1=1; pro zónu 2=2 pro zónu 3=3) a T i je čas strávený v příslušné zóně. Třetí způsob pak využívá pět intenzitních pásem (50 60 % SFmax; 60-70 % SFmax; 70-80 % SFmax; 80-90 % SFmax; 90-100 % SFmax) pro hodnocení relativní intenzity zatížení hráče. Můžeme nazvat jako metoda součtu pásem intenzita srdeční frekvence (MSPI) s následujícím vztahem: ∑
,
kde k i je koeficient (pro zónu 1=1; pro zónu 2=2 pro zónu 3=3, pro zónu 4=4, pro zónu 5=5) a T i je čas strávený v příslušné zóně. Koncentrace laktátu jako „marker“ intenzity zatížení Odhad intenzity zatížení pomocí měření laktát u v krvi je často používanou metodou (Tabulka 1 ). Podle Abdelkrim et al. (2009), Bunce (1990) a Bangsbo et al. (2007) je reprodukovatelnost výsledků měření laktátu jako ukazatel zatížení hráčů možná pouze v případě, že se jedná o kontinuální zatížení konstantní intenzity po dobu nejméně čtyři minuty, čímž se pro využití ve sportovních hrách stává zkreslující. Navíc musíme počítat s tím, že u koncentrace laktátu ve svalu, který se zvyšuje v přímé závislosti na velikosti svalového zatížení, pomocí měření koncentrace lak tátu v krvi dochází k určitému zpoždění (Gal & Ronnie, 2009; Vachon, David & Clarke, 1999). Toto zpoždění je tím delší, čím je vyšší intenzita zatížení. Tedy pro účely sportovních her vysoká hladina krevního laktátu, která je měřena během přerušení utkání, spíše napovídá o denzitně vysoce intenzivních aktivit herního výkonu než o celkovém zatížení (energetických nárocích) hráčů v utkání (Bangsbo et al., 2007).
22
Tabulka 1. Studie, ve kterých byla využita koncentrace laktátu jako „marker“ intenzity zatížení ve sportovních hrách Autoři
Sportovní hra
Abdelkrim et al. (2009)
basketbal
Matthew & Delextrat (2009)
basketbal
Capranica et al. (2001)
fotbal
Krustrup et al. (2002)
fotbal – rozhodčí
Hill-Haas et al. (2009a; 2009b)
fotbal – průpravné hry
Tessitore et al. (2005)
fotbal – senioři
Narazaki et al. (2009)
basketbal
Metoda subjektivního vnímání zatížení pomocí B orgovy škály Borgova škála (RPE) je stupnice, na které proband označuje úroveň subjektivně vnímaných pocitů z tréninkové jednotky (Tabulka 2). Ukazuje se, že RPE je velmi vhodná metoda měření intenzity zatížení v tréninkové jednotce, protože v sobě kombinuje hráčův psychický stav,
23
tréninkovou připravenost a vnější zatížení. Je srovnatelná i s ukazateli vnitřního zatížení jako průměrná srdeční frekvence (r=,60), koncentrace krevního laktátu (r=,63) při tréninku malých herních forem – small-sided games (Coutts et al., 2009). V porovnání výše popsané metody TRIMP s RPE uvádí Borresen a Lambert (2008) vzájemně těsný vztah kvantifikace zatížení r=,76 a MSPI s RPE r=,84. Většina autorů se shoduje na tom, že RPE je validní a efektivní metoda kvantifikace zatížení hráčů v tréninkové jednotce a dokonce ji v praxi považují za vhodnější než měření srdeční frekvence pro její finanční nenáročnosti a další výše popsané nevýhody monitorování (Borresen & Lambert, 2008; Fernández-Castanys & Chirosa Ríos, 2002). Tabulka 2. Srovnání upravené Borgovy 15 ti a 10stupňové škály podle Sellersové (in Čechovská & Dobrý, 2008, 43) Přepočet 15stupňové škály na počet tepů 8 80 tepů 10 100 tepů 12 120 tepů 14 140 tepů
1 2 3 4
15 16 17
150 tepů 160 tepů 170 tepů
5 6 7
18
180 tepů
8
19
190 tepů
9
10stupňová škála
Popis stupňů velmi malá námaha malá námaha mírná námaha větší, stále zvládnutelná námaha velká námaha vysoká námaha velmi vysoká námaha extrémně vysoká námaha téměř maximální námaha
%SF ma x 60–70% 70–75% 70–75% 75–80% 80–90% 80–90% 90–94% 95–100% 95–100%
24
20
200 tepů
10
vyčerpání
Metody hodnocení vnějšího zatížení hráče v tréninkovém procesu a v utkání sportovních her
3.2
Pozorování jako metoda hodnocení zatížení hráčů v utkání Pozorování je záměrná činnost výzkumníka (učitele, trenéra), kterou lze definovat jako zvláštní druh selektivního, kontextuálního a kontrolovaného smyslového vnímání, zejména pak chování osob a jevů (Šafaříková, 1988). Umožňuje trénované osobě pozorovat, zaznamenáva t a analyzovat interakce s jistotou, že ostatní pozorovatelé stejného jevu budou souhlasit a zaznamenají jej stejným způsobem (Darst, Zakrajsek & Mancini 1989; Salvia & Ysseldyke, 1995). Ve sportovních hrách slouží k popisu chování hráče v utkání a tréninkovém procesu, k popisu techniky dovedností, k systémové analýze individuálního a týmového herního výkonu (Stallings & Mohlman, 1988; Süss, 2005). Vědecké pozorování se dělí na (Salvia, et al., 1995; Šafaříková, 1988):
kvalitativní a kvantitativní, přímé a zprostředkované (např. videozáznam), prosté a experimentální, adresné a hromadné neadresné.
25
Darst et al. (1989), Galton (1989) a Šafaříková (1988) doporučují při pozorování dodržovat následující postup: stanovit cíl pozorování, formulovat dílčí cíle a úkoly, vytvořit kategorizaci forem chování, časově vymezit pozorování (sleduje se pořád vše, časový výběr, epizodu, kritické události), 5. obsahově vymezit pozorování, 6. předběžná teoretická příprava a praktický výcvik, 7. připravit kódovací systém. 1. 2. 3. 4.
Pro činnostní analýzu výkonu hráče v utkání se využívají buď připravené záznamové archy, nebo speciální programy. Na Fakultě tělesné kultury Univerzity Palackého využíváme program Video Event Analyzer 1.1 (VEA 1.1), který je určen k pozorování a zaznamenávání dat z videozáznamu. Jedná se o pozorování s těmito vlastnostmi:
kvantitativní, zprostředkované, evidované, prosté, adresné.
Tabulka
3.
Kategoriální systém hodnocení činností maximální intenzity během basketbalového utkání (Narazaki, 2009).
Kategorie Starty/zrychlení
Výskoky
Popis hodnocené činnosti Z postoje trojí hrozby provedený únik/ z pohybu střední a nízkou intenzitou zrychlení do pohybu maximální intenzity subjekt se odráží do vzduchu z jedné nebo obou nohou
26
Do 2 s
Do 4 s
Nad 4 s
Pohybová činnost vykonávaná maximální intenzitou po dobu nejvýše dvou sekund. Pohybová činnost vykonávaná maximální intenzitou po dobu nejvýše čtyř sekund. Pohybová činnost vykonávaná maximální intenzitou po dobu delší než čtyři sekundy.
Analýza vzdálenostních a rychlostních charakteristik výkonu pro popis vnějšího zatížení hráče Analýza vzdálenostních a rychlostních charakteristik výkonu hráče (time-motion analysis) v utkání je předmětem výzkumu od šedesátých let minulého století ( Carling, Bloomfield, Nelson & Reilly, 2008) . Je považována za objektivní metodu pro kvantifikaci vnějšího zatížení hráčů a v kombinaci s výše uvedenými metodami hodnocení vnitřního zatížení poskytuje cenné informace o fyziologických nárocích na hráče v utkání (Bangsbo et al., 2006; Barbero-Alvarez et al., 2008; Buttfield, 2009; DiSalvo et al., 2007; Edgecomb & Norton, 2006; Hůlka, 2010; Rudkin & O‘Donoghue, 2008; Thomassen & Skille, 2000). Zatížení hráče v utkání pak můžeme určit podle intenzity, trvání, vzdálenosti, frekvence klasifikovaných činností (chůze, poklus, běh, apod.) a intervalu zatížení a odpočinku (Drust et al., 2007; Reilly, 2001). Carling et al. (2008) dále považuje za důležité nesledovat pouze výše uvedené charakteristiky, ale i parametry agility (zrychlení, zpomalení, výskoky, změny směru), fyzický kontakt, manipulace s míčem, které také mají také podíl na energetickém výdeji hráče během utkání, tedy provést činnostní analýzu výkonu hráče v utkání. Získaná data pomocí analýzy vzdálenostních a rychlostních charakteristik výkonu hráče lze využít
27
v tréninkové praxi (Burgess, Naughton & Norton, 20 06; Carling et al., 2008; Castellano & Casamichana, 2010; Di Salvo et al., 2007; Erčulj et al., 2008; Rudkin & O‘ Donoghue, 2008; Taylor, 2003) pro detailní popis nároků na hráče během utkání sportovních her, diference v zatížení podle hráčských rolí, což je nápomocné k individualizaci a specifičnosti tréninkového procesu jako základních předpokladů pro růst výkonu hráče. V tomto ohledu je fyziologická charakteristika výkonu v utkání nezbytná, pro získání zpětno-vazební informace k hodnocení výkonu hráče v utkání, jako podklady pro objektivní rozhodnutí v plánování struktury kondiční složky tréninkového procesu v hlavním období jako sub-přípravy na utkání a nepřímo tak k ovlivnění efektivity tréninkového procesu, pro optimalizaci kondiční přípravy v přípravném období je v současném vrcholovém sportu nezbytný aspekt tréninkového procesu, jako východisko pro inter a intra individuální komparaci výkonu hráčů v utkání a k hodnocení změn v kondiční připravenosti během hlavního období, jako prostředek k posuzování výkonu soupeře a budování strategie týmu na utkání. Podle Carling et al. (2008) byly jednou z prvních technologií kartografické metody, kdy byla trajektorie pohybu hráče zaznamenána do souřadnicové mapy hrací plochy, poté přepočítána na překonanou vzdálenost. Dále pak Spencer et al. (2004) a Reilly (2001) používali metody využívající audiozáznamu, kdy posuzovatel pomocí diktafonu zaznamenával aktuální činnost hráče podle vytvořeného kategoriálního s ystému, poté promítli výsledky do časové osy a vypočítali uraženou
28
vzdálenost. V současné době je problém získávání dat řešen sofistikovanými metodami založ enými na několika technologiích. Moderní kartografické metody Firma SportSec (Austrálie) přišla zač átkem 21. století na trh s vylepšenou kartografickou metodou a to se systémem Trak Performance® od firmy Sportsec (http://www.sportstec.com/). Pomocí elektronické tužky a elektronického tabletu je zaznamenávána poloha hráče buď z videozáznamu, nebo přímo z průběhu utkání, tedy je ručně zaznamenávána aktuální poloha hráče v prostoru na hřišti do 2D roviny hrací plochy na elektronickém tabletu. Starší kartografická metoda, která předcházela současné inovované technologii, při hodnocení vnějšího zatížení hráčů během utkání je založena na subjektivním vizuálním odhadu intenzity a směru pohybových činností (Therón & Casares, 2010), což může bý t příčinou chyb ve výsledcích měření. Zřejmě i doba a způsob zaškolení je komplikovaná. U technologie Trak performance® Hartwig & Naughton (2007) uvádí přijatelnou přesnost při zjišťování celkové vzdálenosti r=0,98. Další výhodou je v porovnání s ostatními technologiemi nízká pořizovací cena za software €1 750 a € 2 000 za elektronický tablet a tužku a fakt, že měření nikterak nezatěžuje hráče během utkání. V oblasti výzkumu byla tato metoda aplikována na utkání fotbalu (Burgess et al., 2006; Hartwig et al., 2007; Hartwig, Naughton & Searl, 2008). Nevýhodou je časová náročnost vyhodnocení dat. Přestože je zde možnost vyhodnocování přímým pozorováním utkání, jeden pozorovatel je schopen zaznamenat pouze jednoho hráče, nikoliv celé družstvo,
29
čímž se celkový čas na vyhodnocení v případě jednoho pozorovatele zněkolikanásobuje. Systémy založené na infračerveném vlnění
ultrazvukovém,
radiovém
a
Základní princip systému pro monitorování pohybu hráčů na hřišti je založen na sledování vzdálenosti hráče, jenž má na svém těle připevněn vysílač signálu, od známých bodů - přijímacích stanic signálu přijímačů - na okrajích hrací plochy (Obrázek 1) a následném výpočtu skutečné pozice hráče na hřišti. Jde o problém určení souřadnic bodu v rovině z údajů o vzdálenosti bodu s neznámými souřadnicemi k bodům, jejichž souřadnice v rovině známe. Jde o trigonometrický problém, jehož řešením je triangulace . Tyto signály mohou být ultrazvukového, radiového nebo infračerveného charakteru. Tabulka 4 popisuje všechny námi vyhledané systémy na současném trhu.
Obrázek 1. Systémy založené na ultrazvukovém nebo radiovém vlnění
30
Tabulka 4. Systémy založené na ultrazvukovém nebo radiovém vlnění Firma/systém Inmotio (NED)/ 3D Soccer® Digital sports information® (UK)/ Trakus
Způsob přenosu dat Rádiové vlnění
Využito pro
Rádiové vlnění
Lední hokej, závody koní, golf
Fotbal
Výhodou těchto sofistikovaných technologií je vysoká přesnost. Firma Abatec Eletronic AG, která se po dílí na výrobě systému Inmotio-3D Soccer® (radiové vlnění) uvádí absolutní přesnost ±5 cm ( Reinhold & De Boer, 2008). Nevýhod je zde několik. Jednak neprostupnost ultrazvukového vlnění překážkami (spoluhráči, soupeři), která může způsobovat ztráty dat při vzájemném zakrytí hráčů a v halách pak odrazy vlnění od zdí, navíc ultrazvukový signál o nízké frekvenci není schopen nést informaci, která by od sebe odlišovala jednotlivé hráče. Dále pak u radiového vlnění je problémem vysoká rychlost vedení a tím problematické zaznamenání časového rozdílu letu vlnění na krátkou vzdálenost, tedy mezi hráčem a přijímací stanicí, což lze řešit atomovými hodinami, které jsou však značně nákladné. Pak také nutnost upevnit na každého hráče přijímač, což může částečně limitovat herní výkon.
31
Systémy založené na GPS a DGPS technologiích Systém GPS (Global Positioning System), neboli globální polohový systém je pasivní dálkoměrný systém vyrobený v USA Ministerstvem obrany v roce 1978 pro stanovení polohy a času na Zemi i v přilehlém prostoru. Někdy je také nazýván svým druhým názvem NAVSTAR. GPS je schopen poskytovat dvacet čtyři hodin denně a kdekoliv na zemském povrchu a přilehlém prostoru signály, které přijímače GPS zpracují a určí polohu v prostoru a přesný čas. GPS vyžaduje, aby každý měřený hráč měl na svém těle připevněn přijímač signálu z alespoň čtyř satelitů na oběžné dráze. Většina GPS přijímačů v sobě nese i další systémy jako 3D akcelerometry ( Townshend, Worringham & Stewart, 2008) a 3D magnetometry (pro analýzu směru pohybu hráče), které zpřesňují a doplňují informace z GPS přijímač (Hill-Haas et al, 2009a; Hill-Haas et al., 2009b; Portas, Rush, Barnes & Batterham, 2007). Systém DGPS (Differential Global Positioning System) byla vyvinuta kvůli zpřesnění údajů GPS systémů. Jedna přijímací stanice (stacionární bod) j e umístěna na předem určené místo se známou polohou a svou polohu vysílá do přijímačů na tělech hráčů pro korekci určení polohy získané GPS přijímačem. V Tabulce 5 uvádíme systémy, které jsou v současné době využívány v tréninkovém procesu a v utkáních sportovních her ve světě.
32
Tabulka 5. Systémy založené na GPS a DGPS technologiích Firma/systém
GPSports (AUS) / SPI10®
Využito pro Kriket (Hill-Haas et al., 2009) Fotbal (BarberoAlvarez et al., 2009) Ragby (Hartwig et al., 2008) Australský fotbal (Edgecomb et al., 2006)
CAPTAIN,CPA,UWIC, Cardiff (UK) (Computerised AllPurpose Time-motion Analysis INtergarted) Catapult Innovations (AUS)/MinimaxX® Real Track Football®
Kriket (Rudkin et al., 2008) Plážový fotbal (Castellano & Casamichana, 2010) Fotbal (Pino et al., 2007)
Citech research Pty Ltd / Biotrainer® Podle Pino et al. (2007) a Witte & Wilson (2005) se tato technologie zdá být v současné době nejpřesnější. Edgecomb et al. (2006) udává validitu měření vzdálenosti r=0,998. Barbero-Alvarez, Coutts a Castagna (2010) pak stanovili test-retest reliabilitu r=0,94. Hill-Haas et al. (2009 a) pak chybu při měření vzdálenosti 3,6 %, 4,3 % u rychlosti do 7 km.h -1 a až 11,2 % u rychlosti nad 14 km.h -1 . U DGPS uvádí Schutz & Herren (2000) validitu měření rychlosti a vzdálenosti r=0,999.
33
Mezi klady GPS a DGPS technologií patří vysoká přesnost měření. Nevýhodou pak využití pouze ve venkovním prostředí, což pro potřeby halových sportovních her je téměř neřešitelný problé m. Dalším negativem je pak jeho velikost, křehkost a fakt, že každý hrá č musí mít přístroj umístěný na těle po celou dobu měření. To může být limitujícím faktorem během soutěžního utkání. V současné době pak také relativně vysoká cena systému, která se pohybuje v rozmezí jednoho až tří tisíc Euro za jeden přijímač. Systémy založené na digitalizaci videozáznamu a následný převod pohybu hráče do souřadnicového systému (Tracking systems) Využívají záznam utkání z jedné (Hörner, Hermann & Grunow, 2004; Needham & Boyle, 2001) nebo více kamer (Ali & Farrally, 1991; Gedikli, 2009; Iwase & Saito, 2003; Perš & Kovacic, 2000; Xu, Lowey & Orwell, 2004). V Tabulce 6 jsou uvedeny systémy, které se v současné době vyskytují na trhu. Analýza pohybu z videa má čtyři fáze: získání videa a jeho digitalizace – většinou z více kamer, předzpracování videa – cílem je odstranění šumu a zvýšení kontrastu videa, segmentace videa (automatické sledování pohybu hráčů) – identifikace hráčů na videu pomocí rozdílnosti teploty barev hráčů a hrací plochy, výsledkem jsou surová pixelová data, sladění záznamů z jednotlivých kamer, interpretace dat – převod surových dat (poloha hráčů v 2D souřadnicovém systému v závislosti na čase) na hledané vzdálenostní a rychlostní parametry.
34
Obrázek 2. Způsoby pokrytí hrací plochy videokamerami (ProZone Tracking System) Za největší pozitivum těchto technologií považujeme fakt, že měření nikterak neruší výkon hráčů v utkání. Dále je obrovskou výhodou tzv. automatické sledování pohybu hráčů po hřišti (automatic tracking) na základě výše zmiňované rozdílnosti teploty barev hráčů a hrací plochy. Tyto vlastnosti však mají pouze komerčně založení systémy. Program je schopen sledovat po celé utkání za začátku označený bod bez potřeby lidské asistence. Můžeme aktuálně získávat informace po celou dobu utkání o libovolném počtu hráčů. Doposud ne zcela vyřešeným problémem je pak kalibrace kamer (úhel záběru a jeho rozsah), volba statických bodů, od kterých se počítá vzdálenost pohybujících se bodů a tzv. „occlusions“ (Iwase et al., 2003; Settervall, 2003; Townshend et al., 2008; Xu et al., 2004). Jsou to místa, kde se hráči navzájem překrývají a tím může dojít k přeskočení automatického sledování překrytých hráčů. Velká finanční náročnost. Například využití systémů od komerčních firem (ProZone®, Tracab®, Amisco Pro®) se pohybuje kolem £ 100 000 (Settervall, 2003), jako cena za
35
vysokou přesnost měření (r=0,96 -0,99) a online sledování výkonu hráčů (DiSalvo et al., 2006, 2007). Navíc tyto systémy jsou nainstalovány na stadionech napevno a tedy nepřenosně. Tabulka 6. Firmy produkující systémy na analýzu pohybu hráče ve sportovních hrách Firma/systém ProZone® (UK) Sports Universal® (Amisco) SportsCode v8®; Sportstec Digital Soccer® Trak Performance® SIMI (GER) Tracab® SAGIT (SLO)
Využito pro Fotbal (DiSalvo et al., 2006) Fotbal (DiSalvo et al., 2007) Fotbal Fotbal Fotbal (Burgess et al., 2006) Všechny typy Fotbal Házená (Perš et al., 2000; Šibila et al., 2004) Basketbal (Erčulj et al., 2008)
Feedback football®, Fotbal, kriket Feedback Cricket® Datatrax® Fotbal (Gedikli et ASPOGAMO® al., 2009) Technology (GER)
36
Na Fakultě tělesné kultury Univerzity Palackého v Olomouci vznikl systém založený na analýze videozáznamu Video Manual Motion Tracker 1.0 (VMMT 1.0), který se skládá ze softwaru (popsáno níže), dotykového LCD monitoru Ilyama (22 palců) a notebooku (ACER TravelMate 7740G). Aplikace pro manuální sledování hráčů na hrací ploše z videozáznamu pracuje na základě inverzního promítání prostorové scény z roviny hrací plochy do roviny obrazovky. Pro každý bod tvořící reálnou h rací plochu byly spočítány souřadnice a pomocí transformace promítnuty do souřadnic roviny obrazovky. Tímto postupem byl vytvořen předpis pro funkci inverzního promítání. Definičním oborem této funkce jsou souřadnice bodu v rovině obrazovky a oborem hodnot jsou souřadnice bodu v rovině hrací plochy. Tedy pro každý bod na obrazovce lze určit odpovídající bod na hrací ploše. Tato funkce je dána přepočítaným výčtem hodnot. Systém vykazuje vysokou reliabilitu měření (Hůlka, Cuberek & Svoboda , in press). Pomocí inverzní funkce lze zjistit, na jaké pozici na hrací ploše se nachází ukazatel zobrazovaný v rovině obrazovky. Při záznamu pozic ukazatele na hrací ploše v průběhu času pak vzniká trajektorie pohybu ukazatele po hrací ploše. Každý bod trajektorie je dán uspořádanou trojicí údajů [pozice X, pozice Y, čas]. Z rozdílu dvou pozic pak lze určit vzdálenost a ze vzdálenosti a rozdílu času pak i okamžitou a průměrnou rychlost hráče během utkání . Dále lze získat interval (poměr) vysoce intenzivních a nízkointenzivních úseků výkonu (Barbero-Alvarez et al., 2008; Bishop et al., 2006)
aktivita nízké intenzity (0 až 3,00 m.s -1 ), jako suma o inaktivity (do 0,10 m.s -1 ), o chůze (0,10 až 1,00 m.s -1 ), o a běhu (trans. Jogging) - (1,10 až 3,00 m.s -1 ),
aktivita střední intenzity (3,10 až 5,00 m.s -1 ),
37
aktivita vysoké až maximální intenzity (nad 5,10 m.s -1 ).
Pro využití systému ve výzkumu byla stanovena reliabilita měření (Hůlka, 2012 ). Ve studii byly využity záznamy pohybu hráčů po hřišti, u nichž byly naměřeny překonané vzdálenosti od dvaceti do osmdesáti metrů. Čtyřicet jedna posuzovatelů, kdy každý opakovaně vyhodnocoval odlišný záznam, zaznamenalo při prvním měření průměrnou vzdálenost 38,50±10,70 m (2. měření: 38,50±10,60 m; 3. měření: 38,30±10,80 m). Při posuzování objektivity, kdy bylo posuzováno čtyřicet různých záznamů samostatně dvěma posuzovateli, byla průměrná překonaná vzdálenost 41,40±10,70 m (první posuzovatel), resp. 40,80±10,70 m (druhý posuzovatel). Pearsonův korelační koeficient absolutní hodnoty rozdílu dvou opakovaných měření vs. průměrné hodnoty dvou opakovaných měření dosáhl hodnoty r=0,001, což ukazuje na homoscedasticitní povahu dat. Vysoká hodnota vnitrotřídního koeficientu korelace (ICC=0,99) ukazuje na velmi uspokojivou úroveň reliability mezi dvěma pokusy posuzovatelů. Pearsonův koeficient korelace (p=0,994) indikuje vysokou míru asociace mezi výsledky vyhodnocenými dvěma posuzovateli. Zjištěná hodnota standardní chyby měření (SEM) představuje pouze 0,88 % a 95% limity shody představují 4,79 % průměrné naměřené vzdálenosti (38,50 m).
38
4
ANALÝZA HERNÍHO BASKETBALU
VÝKONU
V UTKÁNÍ
Pro potřeby výzkumu, který je zde prezentován, byla sledována přípravná utkání tří týmů hrajících v sezóně 2010/2011 extraligu juniorů, tedy hráčů do osmnácti let (N=32). Pro monitorování průběhu srdeční frekvence jsme použili systém Polar Team 2 Pro (Polar Electro, Kempele, Finland), pro analýzu vnějšího zatížení pak VMMT 1.0. Maximální srdeční frekvence byla zjištěna pomocí Yo -Yo intermittent level 1 (YYIRT1) recovery test (Bangsbo et al., 2008) a byla stanovena každé hráčce individuálně (Krustrup et al., 2003). Testování proběhlo ve sportovní hale na basketbalovém hřišti (28 x 15 m). Všichni hráči byli již s tímto testem seznámeni, protože jej obvykle absolvují ja ko kondiční test před sezónou a během sezó ny.
4.1 Analýza ukazatelů vnějšího zatížení hráčů v utkání basketbalu Analýza vzdálenostních a rychlostních charakteristik herního výkonu hráčů během utkání v basketbale Získaná průměrná hodnota překonané vzdálenosti hráčů během utkání byla 5 880,91±831,01 metrů (Tabulka 7). Nejnižší hodnoty byly 4 122,46 metrů a nejdelší vzdálenost uběhl hráč 6 919,75 metrů.
39
Tabulka 7. Vzdálenostní a rychlostní charakteristika výkonu hráčů v utkání basketbalu (Hůlka, 2012). Průměr
Vzdálenost Rychlost (m.s -1 ) Rychlost (km.h -1 )
5880,9 2,40 8,64
Směrodatná odchylka 831,01 0,20 0,81
Min
Max
4122,4 2,01
6919,7 2,79
7,18
10,05
Tyto hodnoty odpovídají průměrné rychlosti 2,40±0,20 m.s -1 tedy 8,64±0,81 km.h -1 . Tyto rychlosti jsou počítány z celkové doby strávené na hřišti, to znamená včetně doby, kdy byl hrací míč mrtvým. Nejvyšší průměrná rychlost byla 2,79 m.s -1 (10,05 km.h -1 ) a naopak nejnižší 2,01 m.s -1 (7,18 km.h -1 ). Souhrnné údaje jsou uvedeny v Tabulce 10. Erčulj et al. (2008) sledovali tři přátelská utkání play-off mužů slovinského národního poháru. Zjistili průměrnou celkovou vzdálenost 6 235 metrů, z čehož 2 476±1 058 metrů bylo v aktivním čase, tedy v čase, kdy byl míč živým. Ve srovnání s našimi výsledky je průměrná překonaná vzdálenost vyšší, zřejmým důvodem bude vyšší úroveň soutěže a vyšší motivace hráčů. Narazaki et al. (2009) podrobili měření šest hráčů (průměrný věk byl 20,80±1,00) druhé nejvyšší americké univerzitní basketbalové ligy (NCAA). Rozmezí překonané vzdálenosti hráče basketbalu během utkání je 4 500 až 6 000 metrů. Tomuto rozhraní odpovídají i naše výsledky, je však třeba zdůraznit fakt, že NCAA má poněkud odlišná pravidla, která mohou mít na výsledky vliv, a to především v pravidle „24 vteřin“, a také jiné pojetí herního výkonu zaměřené na řešení herní situace jeden proti jednomu.
40
Tabulka 8. Analýza intenzity pohybových činností hráčů během utkání basketbalu (Hůlka, 2012)
Nízká intenzita Střední intenzita Vysoká intenzita
Průměr (%)
Směrodatná odchylka
Minimum
Maximum
68,77
4,19
62,51
76,35
19,43
2,57
13,89
24,62
11,79
2,75
7,14
17,79
Z Tabulky 8 je patrné, že nejvyšší podíl času stráví hráči nízkointenzivní pohybovou aktivitou a to 68,77±4,19 %, nejméně pak v pásmu vysoké intenzity 11,79±2,75 %. Získanými průměry procentuálního zastoupení dostáváme průměrný interval intermitentního zatížení 1:1,58:6,18. Tento vztah určuje, že v průměru na jednu sekundu vysokointenzivního zatížení ča su hráč stráví 1,58 středně a 6,18 sekund nízkointenzivní pohybovou aktivitou. Podle metodiky Taylor (2003), který sčítá aktivity nízké a střední intenzity, pak dostáváme poměr zatížení a zotavení PZZ=1:2,48±0,53. Za nejpodstatnější výsledek z hlediska plánování tréninkového procesu považujeme zjištěný poměr zatížení a zotavení a tím spojená délka trvání činností (supra)maximální intenzitou, kde podle očekávání mají největší zastoupení činnosti do dvou sekund trvání. Činnostní analýza výkonu basketbalistů běhen utkání Při analýze činností (supra)maximální intenzity během utkání jsme zjistili, že hráči v průměru 210,81±40,20krát vystartují nebo akcelerují na specifický podnět, kterým je poloha a pohyb ostatních hráčů nebo mí če.
41
Dále pak provedou 33,31 ± 14,92 výskoků. charakteristika získaných dat je v Tabulce 9.
Bližší
Tabulka 9. Analýza činností (supra)maximální intenzity během výkonu hráčů basketbalu v utkání (Hůlka, 2012)
Do 2 s Do 4 s Nad 4 s Výskoky Starty/ zrychlení
Průměr
Směrodatná odchylka
Minimum
Maximum
135,44 53,69 21,69 33,31
29,46 14,67 9,36 14,92
76,00 28,00 7,00 9,00
184,00 90,00 38,00 67,00
210,81
40,20
135,00
273,00
Při hlubší analýze činností (supra)maximální intenzity hráčů jsme zjistili, že hráči v průměru 135,44±29,46krát absolvují činnosti (supra)maximální intenzity v délce trvání do 2 sekund, c ož činí 64,16±6,21 % (Obrázek 3), do 4 sekund trvání pak 53,69±14,67 (25,77±6,14 %) a nad 4 sekundy 21,69±9,36krát (9,93±3,33 %) z celkového počtu 210,8±40,20.
42
Průměr v % 25,77
9,93
do 2 sekund do 4 sekund 64,16
nad 4 sekundy
Obrázek 3. Analýza činností (supra)maximální intenzity hráčů (Hůlka, 2012). McInnes et al. (1995) uvedli, že průměrná doba trvání všech činností maximální intenzity byla méně než tři sekundy a maximální doba trvání vysoce intenzivních pohybů byla 13,5 sekundy, což jsou velmi podobné výsledky. Ve srovnání naměřeného poměru s Taylor (2003), který uvádí průměr 1:10, jsme zjistili, že se náš poměr pohybuje níže, tedy hráči mají během utkání méně času na zotavení. Tento rozdíl může být způsoben odlišnou metodikou sběru dat, kdy Taylor (2003) využívá metody zprostředkovaného evidovaného pozorování založeného na subjektivním vizuálním odhadu intenzity. Studie Bishop et al. (2006) je svými výsledky, ted y průměrným poměrem 1:9, podobná. 4.2 Analýza ukazatelů vnitřního zatížení hráčů v utkání basketbalu Monitorováním srdeční frekvence během utkání jsme zjistili průměrnou hodnotu srdeční frekvenci 167,47±13,01
43
tepů za minutu, což odpovídá 85,06±6,40 % maximální srdeční frekvence. Lze říci, že se srdeční frekvence pohybuje kolem hodnot předpokládaného anaerobního prahu a těsně pod ním. Nejvyšší hodnoty se pohybovaly až nad 90 % (konkrétně 97,07 %) a naopak nejnižší hodnotou byla 71,65 % maximální srdeční frekvence. Abdelkrim et al. (2007) při monitorování srdeční frekvence přátelského utkání národního týmu Tuniska U19 (téměř stejná věková kategorie) zjistili průměrné zatížení na úrovni 91±2 % maximální srdeční frekvence (171±4 tepů za minutu), tedy o necelých 7 % vyšší než v našem případě. Gal a Ronnie (2009) při měření týmů U18 zjistili průměrné relativní zatížení hráčů na úrovni 86,20±5,30 % v prvním a 86,70±4,30 % v druhém poločase přátelského utkání. Můžeme říci, že naše výsledky v podstatě kopírují výsledky Gal a Ronnie (2009). Od práce Abdelkrima et al. (2007) se však lišíme a to o necelých sedm procent. McInnes et al. (1995) uvádí průměrnou srdeční frekvenci 165,00±9,00 tepů za minutu u dospělých hráčů, což představuje 87,00±2,00 % maximální srdeční rezervy. Matkovič, Matkovič a Knajz (2005) uvádí podobnou úroveň zatížení 89,80 %. Montgomery, Pyne a Minanhan (2010) uvádí průměrnou srdeční frekvenci u elitních hráčů basketbalu 171 tepů za minutu, což odpovídá úrovni 91,00 % maximální srdeční frekvence. Narazaki et al. (2009) podrobili měření šest hráčů (průměrný věk = 20,80±1,00) druhé nejvyšší americké univerzitní basketbalové ligy (NCAA). Jejich průměrná srdeční frekvence byla 169,30±4,50 tepů za minutu. Dále uvádí zjištěné hodnoty srdeční frekvence v průběhu utkání. Průměrná srdeční frekvence se ve výsledcích u všech uvedených autorů pohybuje v oblasti vysoké intenzity zatížení a to i přesto, že v sobě zahrnuje činnosti střední až nízké intenzity. To je způsobeno především nejen specifickými (neortodoxními) druhy lokomoce, a kcelerací, dekcelerací, změnami směru, ale také velkým zapojením horních končetin při driblinku, střelbě přihrávání apod.
44
Navíc pokles není v úsecích nízkých intenzit tak nízký, protože neustále probíhá utkání, hráč i v těchto úsecích řeší herní úkoly, což vyvolává emoční stres. Míra vlivu tohoto faktoru na průběh srdeční frekvence však prozatím není úplně známá (McInnes et al., 1995; Bangsbo, 1994). Průměrné zjištěné hodnoty se pohybují u uvedených autorů ve velmi podobných hodnotách (86,2 % až 91 %). Námi získané hodnoty v tomto souboru patří mezi nejnižší, nicméně se jedná o malý rozdíl. Z výše uvedeného se zdá, že na parametr průměrné srdeční frekvence nemá vliv herní styl, věk hráčů, či úroveň soutěže. Jak již však bylo řečeno dříve, vzhledem k intermitentnímu charakteruherního výkonu během utkání v basketbale, dochází při inferenci pouze na základě tohoto parametru k zatajování dalších informací, které je nezbytné znát pro posouzení zatížení hráčů v basketbale, kde se mohou ukázat rozdílnosti způsobené úrovní soutěže nebo herního stylu. Ve srovnání s výsledky uvedených prací se v našem případě objevuje vysoká variabilita dat. Ta může reprezentovat jak rozdílnou úroveň motivace v utkání způsobenou rozlišnou důležitostí utkání a pravděpodobně u národních týmů i snahou hráčů o úspěch při konečné nominaci, tak i kvalitnějším soupeřem nebo rozlišnými taktickými úkoly a v neposlední řadě i rozdílnou kondiční připraveností hráčů sledovaných týmů. Na Obrázku 4 je znázorněno procentuální vyjádření času stráveného v jednotlivých intenzitních pásmech vytvořených z procent maximální srdeční frekvence probandů během utkání basketbalu. Je patrné, že nejvíce času stráví hráč v pásmu téměř maximální intenzity zatížení (90-95 % maximální srdeční frekvence) a to 28,08±10,96 % odehraného času. Naopak nejméně je to v pásmu 75-80 % maximální srdeční frekvence hodnotou 9,15±5,98 %.
45
30,00
28,08
25,00
21,02 17,12
20,00 15,00
10,00
14,01 10,61
9,15
5,00 0,00 % SFmax
Obrázek 4. Procentuální podíl jednotlivých intenzitních pásem u basketbalistů (Hůlka, 2012) Při rozdělení na dvě intenzitní pásma podle McInnes et al. (1995) a Abdelkrim, Castagna, El Fazaa a El Ati (2010) na hodnoty pod a nad 85 % maximální srdeční frekvence je patrné, že 63,11±16,39 % času tráví hráči v pásmu vysoké až maximální intenzity zatížení (Obrázek 5). Pouze 36,88±16,39 % v pásmu intenzit nižších. Vzájemný poměr času stráveného v pásmu nad a pod úrovní 85 % je 63,11:36,88 tedy 1,71:1.
46
36,88 63,11
> 85% Sfmax
< 85% Sfmax
Obrázek 5. Procentuální podíl jednotlivých intenzitních pásem u basketbalistů (Hůlka, 2012). Při porovnání výsledků času stráveného v jednotlivých intenzitních pásmech vytvořených z procent maximální srdeční frekvence probandů během utkání basketbalu zjišťujeme ve srovnání s výsledky McInnes et al. (1995) podobnou dynamiku (Obrázek 6). V pásmu nejvyšších intenzit jsou hodnoty kolem 15 % a ve druhém sledovaném pásmu pak přibližně kole m 50 %. Je třeba říci, že výzkum McInnes et al. (1995) probíhal v době, kdy byla v platnosti stará pravidla basketbalu, tedy mimo jiné čas útoku byl třicet sekund oproti současným dvac eti čtyřem sekundám. Abdelkrim et al. (2010) uvádí 17,80 % času stráveného v zóně nejvyšší intenzity a 59,10 % v pásmu 8595 % maximální srdeční frekvence. V porovnání se získanými daty našeho výzkumu jsou hodnoty, stejně jako u průměrných, nižší. V pásmu nejvyšších intenzit je to o 3,70 % a v pásmu 85-95 % pak o 9,10 %.
47
Obrázek 6. Procentuální podíl jednotlivých intenzitních pásem u basketbalistů ve výzkumu McInnes et al. (1995)
4.3 Vliv faktoru „herní post“ na herní výkon v utkání basketbalu U skupiny rozehrávačů je velikost vnitřního i vnějšího zatížení charakterizovaných proměnnými nejvyšší, u skupiny pivotů naopak nejmenší. Skupina rozehrávačů se pohybuje nad průměrem sledovaného souboru ve všech pozorovaných proměnných. Při porovnání směrodatné odchylky je patrné, že ze vš ech skupin mají rozehrávači u všech ukazatelů nejmenší variabilitu. U průměrné zdolané vzdálenosti překonali rozehrávači v průměru o 9,33 % delší vzdálenost než křídla a o 21,25 % než pivotmani. Rozdíl mezi křídly a pivoty pak činí 13,14 %. Stejný trend je i u průměrné srdeční frekvence. Rozehrávači měli o 6,80 % vyšší průměrnou srdeční frekvenci než křídla a o 7,40 % než pivoti. Pivotmani měli pak nižší průměrnou srdeční frekvenci než křídla o 0,5 %. Při přepočtu průměrné srdeční frekvence na relativní hodnoty se rozdíly v zatížení mezi herními posty mění. Rozdíly srdeční frekvence vzhledem k maximální srdeční frekvenci je nejvýše 9,50 % a při
48
zohlednění i klidové srdeční frekvence je rozdíl nejnižš í a nejvyšší hodnoty v procentech maximální tepové rezervy 6,30 %. 94
7000
92
6800
90
6600 88
6400
86
6200
82
total dis tanc e
%M T CELK
84
80 78 76
6000 5800 5600 5400
74
5200
72
5000
70
4800
68
4600
66 1
3
5
4400 1
3
5
POST
poz ic e
Vysvětlivky:
1 3 5
Průměr Průměr ± směrodatná chyba Post rozehrávače Post křídlo Post Pivotman
Obrázek 7. Krabicový graf parametrů vnitřního (%MTR) a vnějšího zatížení podle postů (Hůlka, 2012). Na Obrázku 7 jsou znázorněny tyto rozdíly pomocí krabicových grafů hodnot vyjádřených procenty maximální tepové rezervy a celkovou překonanou vzdáleností. Krabicový graf vyjadřující výsledky pomocí procenta maximální srdeční frekvence neuvádíme, jelikož jeho průběh je stejný jako u vyjádření procenty maximální tepové rezervy.
49
Tabulka 10. Výsledné hodnoty p Mann-Whitney U testu pro vnitřní a vnější zatížení hráčů v procentech maximální srdeční frekvence a maximální tepové rezervy a celkové překonané vzdálenosti.
%SFmax Křídla Rozehrávači
Pivoti 0,81 0,20
Křídla 0,28
Dist.
Pivoti 0,03* 0,00*
Křídla 0,03*
Vysvětlivky: * Statisticky významné hodnoty na hladině významnosti p=0,05
Na hladině významnosti p=0,05 jsou podle Kruskal– Wallis testu (p=0,10 resp. 0,09) i Mann-Whitney U testu rozdíly statisticky nevýznamné pro hodnoty reprezentující relativní průměrné vnitřní zatížen í hráčů během utkání (Tabulka 10), kdežto u celkem překonané vzdálenosti hráčů během utkání jsou rozdíly statisticky významné. Při porovnání pásem intenzit zatížení (Obráz ek 8) hodnot pod a nad 85 % maximální srdeční frekvence (McInnes et al., 1995) jsme zjistili r ozdíl podílu času stráveného v pásmu nad 85 % maximální srdeční frekvence 4,60 % mezi rozehrávači a křídly, 13,58 % rozehrávači a pivotmany, a 9,40 % mezi křídly a pivotmany. Poměry času stráveného v obou pásmech je u rozehrávače 2,51:1, křídla 2,15:1 a pivota 1,62:1.
50
90
80
nad 85
70
60
50
40
30 1
3
5
post
Vysvětlivky:
1 3 5
Průměr Průměr ± směrodatná chyba Post rozehrávače Post křídlo Post Pivotman
Obrázek 8. Krabicový graf času stráveného nad 85% maximální srdeční frekvence u různých hráčských postů (Hůlka, 2012). Podle Kruskal-Wallis analýzy rozptylu mezi dosaženými hodnotami statisticky významné rozdíly (p=0,031). Detailnější analýzou vztahů mezi herními posty jsme pomocí Mann-Whitney U testu zjistili statisticky nevýznamné rozdíly pro hodnoty rozehrávačů a křídel (p=0,954), ale u porovnání rozehrávačů a pivotmanů (p=0,02) resp. křídel a pivotmanů (p=0,031) rozdíly statisticky významné jsou. Tedy faktor „herní p ost“ má vliv na délku doby strávené v pásmu nad 85 % maximální srdeční frekvence během utkání. Dále musíme konstatovat, že tyto rozdíly jsou způsobeny skupinou pivotů, mezi křídly a rozehrávači významné rozdíly nejsou. Při analýze intenzity (podle Bishop et al., 2006) pohybové aktivity hráčů na jednotlivých postech během utkání v basketbale jsme zjistili rozdíly v aktivitě nízké
51
intenzity, nejméně času tráví v tomto pásmu intenzity rozehrávači a nejvíce pivotmani, rozdíl činí 9,90 % (Obrázek 9) Křídla se pak od rozehrávačů liší o 4,70 % a od pivotmanů o 6,30 %. V pohybových aktivitách střední a vysoké intenzity je trend opačný. Rozehrávači stráví v pásmu středních (vysokých) intenzit o 16 ,60 % (24,68 %) než pivotmani a o 6,6 % (8,80 %) než křídla. Rozdíl mezi pivotmany a křídly je pak 12,01 % respektive 17,31 %.
80 60
rozehrávač
40
křídlo
20
pivot
0 Nízká
Střední Vysoká
Obrázek 9. Vyjádření intenzity pohybové aktivity hráčů během utkání (v procentech; Hůlka, 2012). Výsledky Kruskal-Wallis analýzy rozptylu (hladina významnosti p=0,05) intenzity pohybové aktivity u hráčů na jednotlivých postech během utkání v basketbale jsme zjistili stejný trend vlivu faktoru „herní post “ jako v předchozí části. Statisticky významné rozdíly byly v pohybové aktivitě nízké (p=0,00), střední (p=0,01) i vysoké (p=0,02) intenzity pohybové aktivity, stejně tak v porovnání poměru zatížení a zotavení (p=0,01).
52
Tabulka 11. Výsledné hodnoty p Mann-Whitney U testu intenzity pohybové aktivity u hráčů na jednotlivých postech během utkání v basketbale. Nízká Křídla Roz.
Pivot 0,00* 0,00*
Vysvětlivky: S V Roz. *
Křídla 0,09
S
Pivoti 0,01* 0,01*
Křídla 0,39
V
Pivoti 0,06* 0,02*
Křídla 0,26
střední intenzita pohybové aktivity Vysoká intenzita pohybové aktivity Rozehrávači Statisticky významné hodnoty na hladině významnosti p=0,05
Hlubší analýzou vlivu herního postu pomocí Mann Whitney U testu jsme zjistili opět stejné výsledky. Tedy statisticky významné rozdíly jsme našli mezi pivoty a ostatními skupinami. Mezi rozehrávači i křídly jso u rozdíly nevýznamné (Tabulka 11 a 12). Tedy faktor „herní post“ má vliv na velikost intenzity pohybové aktivity během utkání a na poměr zatížení a zotavení. Dále musíme konstatovat, že tyto rozdíly jsou opět způsobeny skupinou pivotů, mezi křídly a rozehrávači významné rozdíly nejsou.
53
Tabulka 12. Výsledné hodnoty p Mann-Whitney U testu poměru zatížení a zotavení u hráčů na jednotlivých postech během utkání v basketbale.
Rozehrávači
Křídla
Pivoti
0,15
0,01*
Křídla Vysvětlivky: *
0,04*
Statisticky významné významnosti p=0,05
hodnoty
na
hladině
Skupina pivotmanů během utkání v basketbale v průměru vykonala 46,31 výskoků, což je třikrát více než rozehrávači a 1,48krát více než křídla. Opačným trendem jsou počty startů a zrychlení, kdy jich provedou za utkání v průměru nejméně a to o 22,9 % než křídla a 33,1 % než rozehrávači, rozdíl mezi křídly a rozehrávači je 13,6 %. Při analýze doby trvání vysoce intenzivních úseků jsme zjistili, že poměrně nejčastěji se vyskytuje doba trvání do dvou sekund u všech sledovaných skupin a to 64 až 65 %, rozdíl je však v četnosti. Rozehrávači absolvují v průměru 168,37±12,15 úseků do dvou sekund, křídla 139,09±21,23 a pivotmani 112,08±21,30. Stejně je tomu i u ostatních sledovaných dob trvání (Tabulka 13 ).
54
Tabulka 13. Analýza činností (supra)maximální intenzity hráčů na jednotlivých postech během utkání v basketbale (průměr±směrodatná odchylka).
Starty Roz Křídlo Pivot
257,00 ±17,37 222,91 ±15,91 171,85 ±23,56
Vysvětlivky: Do2 Do4 Nad4 V Roz
V 15,13 ±5,89 31,18 ±7,28 46,31 ±10,17
Do 2 188,37 ±12,15 145,09 ±21,23 110,08 ±21,30
Do4 59,5 ±17,1 58,2 ±14,6 46,2 ±10,1
Nad4 Do2 (%) 29,6 65,5 ±5,8 ±5,2 25,5 62,2 ±8,5 ±6,9 13,5 64,9 ±4,1 ±6,1
do4 (%) 22,9 ±5,9 26,3 ±7,2 27,0 ±5,0
nad4 (%) 11,5 ±2,2 11,4 ±3,6 8,0 ±2,8
činnosti (supra)maximální intenzity do 2 sekund činnosti (supra)maximální intenzity do 4 sekund činnosti (supra)maximální intenzity nad 4 sekundy Výskoky Rozehrávači
V Tabulce 14 jsou uvedeny výsledné p-hodnoty Mann-Whitney U testu analýzy činností (supra)maximální intenzity hráčů na jednotlivých postech během utkání v basketbale. Podle těchto výsledků jsou statisticky významné rozdíly mezi všemi sledovanými skupinami u kategorie „výskoky“ a „starty“. U činností (supra)maximální intenzity hráčů do 2 sekund a nad 4 sekundy jsou výsledky statisticky nevýznamné pouze u skupiny rozehrávačů a křídel, čímž kopírují trend předchozích výsledků. U činností (supra)maximální intenzity hráčů do 4 sekund jsou statisticky významné rozdíly pouze u skupiny rozehrávačů a pivotů.
55
Tabulka 14. Výsledné hodnoty p Mann-Whitney U testu analýzy činností (supra)maximální intenzity hráčů na jednotlivých postech během utkání v basketbale.
Starty Výskoky % do 2 s % do 4 s % nad 4 s Vysvětlivky: % do 2 s
Rozehra/křídlo 0,02* 0,00* 0,30 0,17 0,97
Rozehra/pivot 0,00* 0,00* 0,05* 0,05* 0,02 *
Křídlo/pivot 0,03* 0,00* 0,03* 0,60 0,02*
činnosti (supra)maximální intenzity do dvou sekund
% do 4 s činnosti (supra)maximální intenzity do čtyř seku nd % nad 4 s činnosti (supra)maximální intenzity nad čtyři sekundy * Statisticky významné hodnoty na hladině významnosti p=0,05
Faktor „herní post“ má vliv na délku i typ činností (supra)maximální intenzity. Stejně jako výše musíme konstatovat, že tyto rozdíly jsou opět způsobeny u většiny proměnných skupinou pivotů, mezi křídly a rozehrávači jsou významné rozdíly pouze u počtu výskoků a startů.
56
5 ANALÝZA HERNÍHO VÝKONU V UTKÁNÍ HÁZENÉ Pro potřeby výzkumu, který je zde prezentován, byla sledována přípravná utkání házené u předních družstev ženské a juniorské házené v ČR. Pro monitorování průběhu srdeční frekvence jsme použili systém Polar Team 2 Pro (Polar Electro, Kempele, Finland), pro analýzu vnějšího zatížení pak VMMT 1.0. Maximální srdeční frekvence byla zjištěna pomocí Yo -Yo intermittent level 1 (YYIRT1) recovery test (Bangsbo et al., 2008) a byla stanovena každé hráčce individuálně (Krustrup et al., 2003). Testování proběhlo ve sportovní hale na házenkářském hřišti. Všechny hráčky byly již s tímto testem seznámeny, protože jej obvykle absolvují jako kondiční test před sezónou a během ní. Výzkumný soubor je tvořen třemi skupinami hráček házené. První skupina byla tvořena 44 hráčkami kategorie žen o průměrném věku 22,6±3,08 let, hmotnosti 66,7±8,28 kg, výšce 171,7±6,03 cm a BMI 22,5±1,6 kg.m -2 . Sledována byla tři vybraná utkání nejvyšší česko -slovenské ligy, pro kterou se používá označení WHIL (Women‘s handball international league). Devět hráček sledovaných týmů bylo v širší reprezentaci žen České republiky a čtyři v širší reprezentaci žen Slovenské republiky. Hráčky byly během utkání pravidelně střídány. Druhou skupiny tvořily hráčky 17-18 let hrající nejvyšší dorosteneckou soutěž v ČR, kde obsadily konečné druhé místo v ČR. Průměrná výška hráček byla 169,05±7,88 cm, hmotnost 62,52±8,48 kg, body mass index 21,83±1,93 kg.m -2 a maximální srdeční frekvence 197,76±4,20 tepů za minutu. Sledováno bylo celkem šest mistrovských utkání. Hráčky byly pravidelně střídány. Utkání se hrála 2 x 30 minut a desetiminutovou přestávkou. Brankářky nebyly hodnoceny z důvodu specifičnosti jejich hráčské funkce. Poslední skupinu tvořily hráčky první národní ligy (N=14), respektive druhé národní (N=16) ligy žen v ČR.
57
Všechna sledovaná družstva patřila mezi nejlepší družstva v dané soutěži. Průměrný věk hráček první ligy byl 25,7±5,51 let, výška 170,88±4,59 cm, hmotnost 63,03±8,61 kg; body mass index 21,69±2,4 kg.m -2 . Průměrný věk hráček druhé ligy byl 25,73±6,41 let, tělesná výška 166,80±4,46 cm, hmotnost 62,30±6,6 kg a body mass index 22,38±1,96 kg.m -2 . Každé družstvo bylo sledováno ve třech soutěžních utkáních. Z výsledků této studie vyplynulo, že není signifikantní rozdíl v žádné intenzitě zatížení mezi hráčkami v poli 1. a 2. ligy žen. Pouze u brankářek je v intenzitě zatížení signifikantní rozdíl mezi 1. a 2. ligou žen. Z tohoto důvodu v této studii představujeme výsledky jako komplexní analýzu všech sledovaných hráček bez rozdílu hrané soutěže. Ke každému utkání nastoupilo vždy 12 hráček a 2 brankářky. Hráčky byly pravidelně sřídány. Brankářky nebyly součástí měření, protože se jedná o specifický herní post. Výzkum byl proveden ve třech přípravných utkáních, která byla součástí přípravného turnaje a ve třech následujících soutěžních utkáních.
5.1
Analýza ukazatelů v utkání házené
vnějšího
zatížení
hráček
Analýza vzdálenostních a rychlostních charakteristik herního výkonu hráčů během utkání házené Ve třech sledovaných utkáních WHIL všechny hráčky ze všech družstev na hrací ploše 6 355±701 m. Během jedné minuty překonaly hráčky 105,9 m·min -1 V průměru bylo v každém utkání každého týmu. Obrázek 25 představuje rozdíly v vzdálenosti mezi jednotlivými herními posty.
překonaly průměrně v průměru 63 útoků překonané
Hráčky dorosteneckého družstva překonaly v průměru 6796±520,6 m za utkání. Z analýzy pohybu v závislosti na čase vyplývá, že průměrná vzdálenost, kterou hráčky za minutu hry
58
uběhly, byla 113,3±8,6 m·min -1 . Průměrná překonaná vzdálenost v utkání ve stoji a chůzí byla 444,22±1 53,9 m. Poklusem překonaly hráčky 1776,97±254,8m. Stření a vysokou intenzitou běhu překonaly hráčky vzdálenost 1761,07±273,1 m resp. 1223,74±193,7 m. Průměrná vzdálenost překonaná hráčkami sprintem během utkání byla 1589,93±337,2 m. Výsledky z Obrázku 10 ukazují, že hráčky v házené překonají vzdálenost ve stoji a v chůzi 6,5±1,5 %, 26,1±0,5 % v poklusu z průměrné vzdálenosti. 25,9±0,6 % vzdálenosti překonají hráčky střední intenzitou běhu. Vysokou intenzitou běhu a sprintem překonají hráčky během utkání 18±0,5 % resp. 23,4±0,8 % z průměrné celkové vzdálenosti.
Vzdálenost (m)
26,1%
1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0
25,9%
23,4% 18%
6,5%
Běh Běh Sprint střední vysok intenzi é ty intenzi ty Vzdálenost 444,22 1776,97 1761,07 1223,74 1589,93 Stoj a chůze
Poklus
Obrázek 10. Procentuální a průměrné vyjádření překonaných vzdáleností v jednotlivých rychlostních kategoriích hráček během sledovaných utkání.
59
Průměrná vzdálenost dosažená v našich studiích v utkáních házené herními posty byla 6355-7138 m. V porovnání s výsledky obdobných studií v házené 4370 m (Póvoas,2012), 1777 m (Chelly et al., 2011), 4464-5088 m za utkání (Perš et al., 2002), 4700-5600 m (Šibila et al., 2004) jsou naše výsledky vyšší. Rozdíly opět přikládáme především ke změně pravidel, věku a pohlaví sledovaných participantů, délkou a charakterem vlastních utkání. Podle Castellano a Casamichana (2010) je však tato vzdálenost ovlivněná délkou času, který každý hráč na hrací ploše strávil. Dle Barbera et al. (2008) je u sportů, u nichž pravidla umožňují neomezené střídání, vzdálenost dosažená za jednu minutu směrodatnějším měřítkem obecné intenzity zatížení, které může být použito jako celkový index intenzity zatížení utkání. V našem případě to byla hodnota 105,9 a 113,3 m·min -1 . Tato vzdálenost je ve srovnání se studiemi hráčů ostatních sportovních her (fotbal, futsal, basketbal) srovnatelná: 117,3 m·min - 1 (Barbero Alvarez et al., 2008), 121 m·min -1 (Castagna et al., 2009), 118 m·min -1 (Barbero Alvarez & Castagna, 2007), 108 m · min -1 Molina (1992), 113 m · min - 1 Oliveira (1999), 117,3 m · min -1 (Matthew & Delextrat, 2009), 113 m · min -1 (Abdelkrim et al., 2007). Ve studii Pori et al. (2005) zaměřené na házenou, byla naměřená vzdálenost 87,6 m·min -1 , ale utkání byla pouze přípravná a jejich délka byla pouze 2 x 20 min a měření probíhalo před změnou oficiálních pravidel, která vlastní utkání zrychlila. 5.2 Analýza ukazatelů v utkání házené
vnitřního
zatížení
hráček
Obrázek 11 představuje intenzitu zatížení v jednotlivých zónách během utkání házené u skupiny žen první a druhé ligy. Průměrná srdeční frekvence byla 176,43±11,58 tepů za minutu a tato hodnota odpovídá
60
průměrné srdeční intenzitě zatížení 92,06±3,1 % SF ma x. Vysoká průměrná intenzita zatížení, je ovlivněna i pravidelným střídáním hráček během utkání. Obrázek 12 specifikuje procentuální podíl v zónách intenzit zatížení nad (>85 % SF ma x ) a pod (<85 % SF ma x ) anaerobním prahem.
15,5% 5,0%
4,5% 7,5%
< 75 %SFmax 76-80 %SFmax
40,5%
81-85 %SFmax 27,0%
86-90 %SFmax 91-95 %SFmax
96-100 %SFmax
Obrázek 11. Procentuální podíl v jednotlivých zónách intenzit zatížení všech hráček v poli (bez brankářek) bez ohledu na herní post.
61
17% < 85 %SFmax 83%
> 85 %SFmax
Obrázek 12. Procentuální podíl v jednotlivých zónách intenzit zatížení (nad a pod anaerobním prahem) všech hráček v poli (bez brankářek) bez ohledu na herní post. Průměrná srdeční frekvence hráček starších dorostenek během sledovaných soutěžních utkání (Obrázek 13) byla 183,69±7,3 (v rozmezí 170–196) tepů za minutu odpovídající průměrné intenzitě zatížení 92,31±3,7 (v rozmezí 81,9–96) % SF ma x. Vysokou průměrnou intenzitu zatížení si zdůvodňujeme i pravidelným střídáním hráček během utkání. Hráčky v soutěžních utkáních strávily 83 % času (50 min z hrací doby utkání) v hodnotách nad anaerobním prahem. V přátelském utkání pak 74,20 %.
62
30
Procenta (%)
25 20 15 10 5 0 Inten Inten Inten Inten Inten Inten zita zita zita zita zita zita zatíž zatíž zatíž zatíž zatíž zatíž ení ení ení ení ení ení 96<75 76-80 81-85 86-90 91-95 100 % % % % % % Všechny herní posty 8,7 přípravná utkání (%) Všechny herní posty 11,4 soutěžní utkání (%)
Obrázek
13.
5
12,1
21
26,2
27
9,2
13
21,3
20,3
24,8
Komparace intenzity zatížení všech v přátelských a soutěžních utkáních.
hráček
Z hlediska průměrné srdeční frekvence jsou naše výsledky 183,69±7,3 tepů za minutu (92,31±3,7% SF ma x ) a 176,43±11,58 (92,76±2,8 % SF ma x ) vyšší oproti jiným obdobným výzkumům v házené Chelly et al. (2011), Póvoas et al. (2012) a Platen a Manchando (2011). Chelly ve své studii zjistil u hráčů házené do 15ti let srdeční frekvenci 172±2,1
63
tepů za minutu (82±3 % SF ma x ), Póvoas (2012) 157±18 tepů za minutu (82±9,3 % SF ma x ) a Platen a Manchando (2011) měli ve své studii (z roku 2004) průměrnou srdeční frekvenci 161,7±11,9 tepů za minutu (85,8±3,2 % SF ma x ). Různé výsledky připisujeme věkovým a pohlavním rozdílům mezi participanty v různých studiích a se staršími výsledky (z roku 2004) ze studie Platen and Manchado (2011) i změnou pravidel, které do značné míry zvýšily v posledních letech dynamičnost vlastního utkání házené. Intenzitu zatížení jednotlivých herních postů v házené zatím nikdo nesledoval a tak naše výsledky nelze s žádnou studií porovnat.
Obrázek 14. Ukázka srdeční frekvence hráčky během utkání házené, která pravidelně střídala.
64
5.3 Vliv faktoru „herní post“ na herní výkon v utkání házené Průměrná srdeční frekvence herních postů u sledovaných družstev žen byla u spojek ve sledovaných utkáních 176,49±10,8 tepů.min -1 , kdy této hodnotě odpovídá 92,76±2,8 % SF ma x . Jen minimálně času (3,5 %) strávily hráčky na herním postu spojka v nejnižší intenzitě zatížení (<75 %SF ma x ; Obrázek 15). Nad anaerobním prahem strávily sp ojky 86 % hrací doby (Obrázek 15). Z hlediska herní aktivity byly spojky nejvíce zapojovanými herními posty (nejvíce střel na bránu a střelených gólů, největší množství technických chyb, nejčastěji přihrávaly atd.).
3,5%
3,5% 7,0%
12,0% < 75 %SFmax 76-80 %SFmax
48,0%
81-85 %SFmax 26,0%
86-90 %SFmax 91-95 %SFmax 96-100 %SFmax
Obrázek 15. Procentuální podíl v jednotlivých zónách intenzit zatížení u herních postů spojek.
65
14% < 85 %SFmax 86%
> 85 %SFmax
Obrázek 16. Procentuální podíl v jednotlivých zónách intenzit zatížení (nad a pod anaerobním prahem) u herních postů spojek. Křídla byla podle výsledků nejméně zatěžovaným herním postem na hrací ploše, když měla průměrnou srdeční frekvenci 169,31±10,49 tepů za minutu a tato hodnota odpovídá průměrné srdeční intenzitě 87,86±4,2 % SF ma x. Nejvíce ze všech herních postů se srdeční frekvence pohybovala v nejnižší zóně intenzity zatížení přibližně 7 min (11 %) z hrací doby (Obrázek 16). Nad anaerobním prahem strávily hráčky na postu křídla 83 % hrací doby (Obrázek 17). Specifikem utkání bylo, že křídla se zapojovala do rychlých útoků a pokud dál pokračoval postupný útok, pohybovala se na hrací ploše v prostoru rohu a postranní čáry, kde byla často ve statickém postavení.
66
10,0% 11,0%
6,0%
< 75 %SFmax
76-80 %SFmax
27,0%
81-85 %SFmax 26,5%
19,5%
86-90 %SFmax 91-95 %SFmax 96-100 %SFmax
Obrázek 16. Procentuální podíl v jednotlivých zónách intenzit zatížení u herních postů křídel.
17%
< 85 %SFmax 83%
> 85 %SFmax
Obrázek 17. Procentuální podíl v jednotlivých zónách intenzit zatížení (nad a pod anaerobním prahem) u herních postů křídel.
67
Nejvíce zatíženým herním postem v utkání byli pivoti s průměrnou srdeční frekvencí 185,18±7,98 tepů za minutu a průměrnou intenzitou zatížení 96,36 % SF ma x. Nejvíce času (54 min) z hrací doby strávili ze všech herních postů n ad anaerobním prahem (Obrázek 17). Z Obrázku 19 jasně vyplývá, že pivot byl ve sledovaných utkáních v neustálém pohybu, v kontaktu s protihráči, zapojoval se do většiny herních kombinací jak z hlediska útoku, tak z hlediska obrany.
1,5%
3,0%
5,5% 15,0%
47,0%
< 75 %SFmax 76-80 %SFmax 81-85 %SFmax
28,0%
86-90 %SFmax 91-95 %SFmax 96-100 %SFmax
Obrázek 18. Procentuální podíl v jednotlivých zónách intenzit zatížení u herního postu pivot.
68
10%
< 85 %SFmax 90%
> 85 %SFmax
Obrázek 19. Procentuální podíl v jednotlivých zónách intenzit zatížení (nad a pod anaerobním prahem) u herního postu pivot. Herní post brankářky je svou strukturou pohybových činností a specifickými úkoly během utkání vel mi odlišný oproti ostatním herním postům v házené. Z hlediska zatížení v utkání byly průměrné hodnoty srdeční frekvence velmi nízké oproti ostatním hráčům v poli. Průměrná srdeční frekvence byla 149,88±6,25 tepů za minutu a průměrná intenzita zatížení byla 78,38 % SF ma x. Jen minimálně se brankářky během utkání pohybují se svou srdeční frekvencí v nejvyšším pásmu intenzity zatížení (2,5 %). Do této intenzity zatížení se dostaly především v situacích, kdy běžely pro míč, měli za sebou několik obranných zákroků, případně měnily rychle své postavení a postoj. V nejnižších zónách intenzity zatížení se brankářky pohybovaly 28 min ut v utkání (Obrázek 20 a 21).
69
Brankářky se minimálně pohybovaly především při útoku svého družstva, kdy staticky postávaly u čáry brankoviště.
8,0%
2,5%
< 75 %SFmax
16,0% 39,0%
76-80 %SFmax 81-85 %SFmax
19,0%
86-90 %SFmax 91-95 %SFmax 15,5%
96-100 %SFmax
Obrázek 20. Procentuální podíl v jednotlivých zónách intenzit zatížení u herního postu brankářky.
70
26,5% < 85 %SFmax 73,5%
> 85 %SFmax
Obrázek 21. Procentuální podíl v jednotlivých zónách intenzit zatížení (nad a pod anaerobním prahem) u herního postu brankářky. Nejvíce zatíženým postem během soutěž ních utkání starších dorostenek z hlediska intenzity zatížení byly pivotky. Nad anaerobním prahem se vyskytovaly 79 % hrací doby. V utkáních byl pivot velmi iniciativní jak z hlediska útoku, tak z hlediska obrany. Výsledky mohl ovlivnit i fakt, že jeden z pivotů v některých fázích utkání hrál vysunutého obránce v obranném systému 1:5 a velmi často se zapojoval do rychlých útoků. V průměru se hráčky v soutěžním utkání vyskytovaly nejčastěji (25 %) v zóně intenzity zatížení 96–100 % SF ma x . Nad anaerobním prahem (85 % SF ma x ) byly hráčky v průměru 66 % hrací doby utkání. V soutěžních utkáních bylo v průměru na jedno utkání 48 útoků. Sledované družstvo mělo na utkání v průměru 9 technických chyb (kroky, útočné fauly, dvojitý dribling, nepřesná přihrávka, vstup do brankoviště atd.) .
71
45 40
Procenta (%)
35 30 25 20 15 10 5 0 Inten zita zatíže ní <75 % Křídla - soutěžní utkání (%) Spojky - soutěžní utkání (%) Pivoti - soutěžní utkání (%)
Obrázek
22.
Inten Inten Inten Inten Inten zita zita zita zita zita zatíže zatíže zatíže zatíže zatíže ní 96ní 76- ní 81- ní 86- ní 91100 80 % 85 % 90 % 95 % %
20,3
15,3
17,6
16,8
19,6
10,4
7
6,6
13,3
32,7
18,8
21,6
6,8
5,8
8
14,5
22,6
42,3
Procentuální vyjádření času stráveného v jednotlivých zónách intenzity zatížení hráček házené podle herních postů v soutěžních utkáních.
Hráčky strávily průměrně v utkání 70 % hrací doby nad anaerobním prahem (>85 % SF ma x ; Obrázek 22). Vyšší
72
intenzitu zatížení (o 8 %) nad anaerobním prahem měly hráčky v přípravných utkáních. Tento rozdíl nebyl statisticky významný (p=.57). Jedním z faktorů rozdílu může být, že v přípravných utkáních byla více vyrovnaná utkání a jedno sledované utkání se odehrálo jako semifinále turnaje. Motivace je jednou z nejdůležitějších složek při samotném utkání a naše výsledky tento fakt částečně potvrzují. Pokud je během utkáních o výsledku rozhodnuto, (je zřejmé, že družstvo zvítězí) projevuje se někdy u hráčů (spíše u dívek) uspokojení z úspěchu již před koncem utkání a mnohdy dochází i ke snížení vlastního úsilí, koncentrace na utkání a tempa hry, což vede ke snížení intenzity zatížení hráček. V naší studii se hráčky pohybovaly nad anaerobním prahem (>85 %SF ma x ) 74 % (přípravné utkání) a 66 % (soutěžn í utkání) hrací doby (Obrázek 23 a 24).
26% < 85 %SFmax 74%
> 85 %SFmax
Obrázek 23. Procentuální podíl v jednotlivých zónách intenzit zatížení.
73
34% < 85 %SFmax 66%
> 85 %SFmax
Obrázek 24. Procentuální podíl v jednotlivých zónách intenzit zatížení (nad a pod anaerobním prahem) všech hráček v poli (bez brankářek) bez ohledu na herní post v soutěžních utkáních. Nejvíce zatíženým herním postem ve sledovaných utkáních házené byl pivot, který strávil 94% nad zónou intenzity zatížení (>85 % SF ma x ), tento fakt je zřejmý z obrázku 25. Nejméně v této zóně strávily spojky 80 %. V nejnižší zóně intenzity zatížení (<65 % SF ma x ) byly mezi jednotlivými herními posty jen minimální rozdíly. Nejvíce zatěžovaný herní post pivoti měli průměrnou srdeční frekvenci 185±8,7 tepů za minutu a tato hodnota odpovídá 92,5±4,3 % SF ma x. Druhým nejvíce zatíženým herním postem byla křídla 183,82±6,2 tepů za minutu a tato hodnota odpovídá 92,37±3,1 % SF ma x . Spojky měly během utkání průměrnou srdeční frekvenci 182,92 tepů.min -1 , což odpovídá průměrné hodnotě 91,92±3,7 % SF ma x .
74
Procenta
Průměrná srdeční frekvence všech hráček byla 183,69±7,3 tepů za minutu a tato hodnota odpovídá 92,31±3,7 % SF ma x.
100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
> 85 %SFmax 65–85 %SFmax < 65 %SFmax Obrázek
25.
80
83
94
18 2 Spojka
15 2 Křídlo
51 Pivot
80 18 2
83 15 2
94 5 1
83
15 2 Celke m 83 15 2
Procentuální vyjádření času stráveného v jednotlivých zónách intenzity zatížení herních postů během sledovaných šesti soutěžních utkání.
Ve sledovaném souboru žen (soutěž WHI L) nejdelší vzdálenost překonaly spojky 6 430±613 m, naopak nejkratší vzdálenost překonali pivoti 6 196±825 m během utkání. Mezi těmito herními posty v překonané vzdálenosti nebyl statisticky významný rozdíl (p=0,68). Ani mezi dalšími herními posty křídly a spojkami resp. pivoty v překonané vzdálenosti nenastal statisticky významný rozdíl (p=0,85 resp. p=0, 58). Podle Xitao (2001) zjištěná hodnota velikosti účinku poukazuje na malý efekt u celkově překonané vzdálenosti ( ɳ 2 =0,01). Výsledek ukazuje, že zde není statistický ani praktický rozdíl.
75
Obrázek 26 porovnává jednotlivé herní posty z hlediska rychlosti lokomoce na hřišti během utkání. Křídla strávila na hřišti nejvíce času stáním (42 %). V nejvyšších intenzitách běhu (vysoké a maximální) se pohybovaly všechny herní posty shodně 14 % hrací doby. Jediný statisticky významný rozdíl nastal v rychlostní kategorii střední intenzita běhu mezi spojkami a křídly (p=0,01). Stejně tak i výpočet efect size ( ɳ 2 = 0,19) poukazuje na velký efekt, existuje vysoká pravděpodobnost, že výsledek není vlivem náhody a velikost efektu je také prakticky významný (Xitao, 2001). V ostatních rychlostních kategoriích ned ošlo ke statisticky významnému rozdílu. Z hlediska věcné významnosti vykazují kategorie stání (ɳ 2 =0,05), chůze (ɳ 2 =0,00), poklus (ɳ 2 =0,05), vysoká intenzita běhu (ɳ 2 =0,04) malý efekt, který ukazuje, že zde nejsou statisticky ani věcně významné rozdíly mezi posty. MIB: ɳ 2 =0,10). U výsledku malé intenzity běhu, kdy jsme dosáhli pouze střední efekt a navíc byly rozdíly statisticky nevýznamné , Xitao (2001) doporučuje z obavy vlivu náhody vypočítat sílu testu, pro neparametrickou Kruskal-Wallisovu analýzu spočítat sílu testu pro ekvivalentní parametrický test (jednofaktorová ANOVA), jelikož se výsledky shodují na 95,5 %. Síla testu byla (1-β)=0,16. Podle zjištěných výsledků jsou rozdíly v hodnotách malé intenzity běhu statisticky a vě cně nevýznamné. Vnější zatížení hráček na jednotlivých herních postech je velmi podobné. Během utkání se střídaly fáze hry, kdy hráčky provedly rychlou lokomoci do 30 m, kterou často vystřídala fáze statičtějšího charakteru chůze a stání.
76
Stání (0 - 0,1 m/s) Chůze (0,2 – 1 m/s) Poklus (1,1 – 3 m/s) Střední intenzita běhu (3,1 – 5 m/s) Vysoká intenzita běhu (5,1 - 7 m/s) Maximální… (> 7,1 m/s)
Procenta
45 40 35 30 25 20 15 10 5 0
Křídla Spojky Pivoti
Rychlostní kategorie Obrázek 26. Komparace herních postů podle procentuálního vyjádření času stráveného v jednotlivých rychlostních kategoriích. Z obrázku 27 vyplývá, že nejvíce času strávily hráčky ve stoji (41 %). Hostující hráčky v utkáních více stály (43 %) než hráčky domácího týmu (39 %). V nejvyšších intenzitách pohybu (vysoká a maximální intenzita běhu) se hráčky pohybovaly přibližně 8 min. Ve stoji a v chůzi strávily hráčky 33,5 min hrací doby.
77
Stání (0 - 0,1 m/s)
8%
6% Chůze (0,2 – 1 m/s)
41%
11%
Poklus (1,1 – 3 m/s)
19% 15%
Střední intenzita běhu (3,1 – 5 m/s) Vysoká intenzita běhu (5,1 - 7 m/s)
Obrázek 27. Celkové procentuální vyjádření intenzity pohybu všech hráček v jednotlivých rychlostních kategoriích během tří sledovaných utkání. U dorostenecké kategorie překonaly největší vzdálenost během utkání spojky 7138±334,2 m tj. 119±5,5 m·min -1 během utkání. Křídla překonala 6915±362,2 m tj. 115,3±6 m·min -1 během utkání a nejmenší vzdálenost překonaly pivotky 6337±477,2 tj. 105,6±7,9 m·min -1 během utkání. Mezi jednotlivými herními posty v překonané vzdálenosti nastal statisticky významný rozdíl pouze mezi herními posty spojkami a pivoty (p=0,00). Obrázek 28 představuje překonanou vzdálenost a její procentuální vyjádření jednotlivých postů v rychlostních kategoriích. Největší vzdálenost z hlediska rychlostních kategorií překonaly oproti dalším herním postům (pivoti ,
78
Vzdálenost (m)
křídla) spojky joggingem 1936,14±220,8 m. Tento rozdíl byl oproti křídlům a pivotům statisticky významný p=0,00, resp. p=0,00. Statistická významnost nastala i mezi spojkou a pivotem ve střední intenzitě běhu (p=0, 03). Ve vysoké intenzitě běhu se pohybovala nejvíce křídla 1299,79±159,46, která překonala touto rychlostí největší vzdálenost a tento rozdíl byl v porovnání se spojkami (p=0,02) a pivoty (p=0, 01) statisticky významný. Stejná situace nastala i v kategorii sprint, kde největší vzdálenost 1776,79±342,95 překonala opět křídla a rozdíl mezi spojkami (p=0,03) a pivoty (p=0,03) byl opět statisticky významný.
2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0
Spojka Křídlo Pivot
27,1% 27,8% 26,3% 26% 25,4% 23,6%
25,7% 21% 23,6%
18,8% 17,3% 17,9% 8,2% 5,9% 5,3%
Chůze a stoj
Poklus
588,89 409,02 335,21
1936,14 1630,25 1764,53
Běh střední intenzity 1877,51 1798,45 1607,26
Běh vysoké intenzity 1234,46 1299,79 1136,98
Sprint
1500,49 1776,79 1492,52
Obrázek 28. Procentuální a průměrné vyjádření překonaných vzdáleností v jednotlivých rychlostních kategoriích hráček podle herních postů v utkání házené.
79
6 ZÁVĚRY Z uvedených výsledků je patrné, že sledované sportovní hry mají intermitentní charakter zatížení, tedy je charakterizováno střídajícími se velmi krátkými úseky (nejvýše deset sekund) vysoké intenzity a nízké intenzity (pasivního nebo aktivního odpočinku), které jsou spojovány se zotavnými procesy. U basketbalu a házené jsme dospěli ve všech sledovaných proměnných k podobným výsledkům:
průměrná srdeční frekvence se pohybuje v oblasti vysoké intenzity zatížení (minimálně anaerobního prahu) a to i přesto, že v sobě zahrnuje úseky střední až nízké intenzity, převážnou část času utkání tráví hráči v pásmu vysoké až maximální intenzity zatížení tedy nad úrovní 85 % maximální srdeční frekvence. U basketbalu je to 63 % a 83 % ženy (1. a 2. liga) resp. 86 % (dorostenky) v soutěžních utkáních házené, překonaná vzdálenost je pak 4 500 až 6 500 metrů u basketbalu a 6355-7138 m v házené, což činí 105,9 až 118,96 m.min -1 , intermitentní poměr času stráveného činnostmi vysoké až maximální intenzity a ostatních intenzit činn ostí je 1:2,5 v basketbale a 1:3 v házené (podle metodiky BarberoAlvarez et al., 2008; Bishop et al., 2006), objevují se rozdíly v ukazatelích vnějšího a vnitřního zatížení mezi herními posty v basketbale i házené. V basketbale je zatížení hráčů na postu pivotmana nižší než u ostatních herních postů. V házené jsou hráči na herním postu pivota zatěžování nejvíce . Rozdíly mezi herními posty jsou zřejmě způsobeny počtem a typem činností (supra)maximální intenzity, kde jsme našli rozdíly taktéž. Tyto rozdíly by měly být akceptovány tréninkovým procesem.
80
Získaná data diagnostikou ukazatelů vnitřního a vnějšího zatížení hráčů jsou nápomocná tréninkovému procesu basketbalu a házené (DiSalvo et al., 2007b; Erčulj et al., 2008; Rudkin & O´Donoghue, 2008; Sigmon, 2003 ; Chelly et al., 2011; Platen & Manchado, 2011). Tyto informace by měly být využity jako podklady pro objektivní rozhodování v plánování kondiční složky herního tréninku jako součásti přípr avy na utkání a nepřímo tak k ovlivnění efektivity tréninkového procesu (Burgess et al., 2006; Dobson & Keogh, 2007; Carling et al., 2008). Dokonce Taylor (2003) tyto informace upřednostňuje před výsledky jakéhokoliv kondičních předpokladů. Výsledky dále potvrzují, že základem herního výkonu hráče v basketbale a házené je po dobu utkání opakovaně vykonávat herní činnosti, které vedou k úspěšnému vyřešení herních situací. Pro úspěšnost řešení všech herních situací se zdá být limitující kvalita výbušných činností (supra)maximální intenzity (anaerobní kapacita) , tedy rychlost a kvalita provedení herních činností jednotlivce. Jejich úroveň je závislá na preciznosti motorického učení a vhodné specifické kondiční připravenosti hráče. Jedním z modelů specifické kondiční přípravy založeným na komerční bázi je tzv. „SPARQ “ (Speed, Power, Agility, Reaction a Quickness), zahrnující nejdůležitější kvalitativní složky kondice hráče. Vzhledem intermitentnímu charakteru herního výkonu hráče považujeme požadavek opakovaně vykonávat herní činnosti za druhý limitující faktor výkonu hráč e (Spencer et al., 2005). Velký význam tedy spadá na rychlost a kvalitu zotavných procesů v době, kdy hráč na hřišti provádí činnost střední až nízké intenzity, která předchází další výbušné činnosti maximální a supramaximální intenzity (často používaný výraz „Repeated Sprint Ability“ - RSA). Jak již bylo řečeno RSA je úzce spjato s výkonem hráče v utkání, únava hráče je spojena totiž s neschopností reprodukovat další činnosti maximální intenzity.
81
Právě neschopnost produkovat činnosti maximální a supramaximální intenzity může značně ovlivnit výsledek utkání při jejich akumulaci (Wadley & Rossignol, 1998) d íky nepředvídatelnosti herního děje. Rozvoj rychlosti a kvality zotavných metabolických procesů vede k rychlejší resyntéze ATP a odbourávání nechtěných metabolitů jako laktát a vodíkové kationty (Balsom et al., 1995). Optimální tréninkový proces se pak zaměřuje na odbourávání limitujících faktorů herního výkonu popsaných v kap. 2.3. Vzhledem k požadavkům týmového herního výkonu na rozvoj činnostní participace hráčů a sociální koheze si lze jen těžko představit individualizaci tréninkového procesu, kdy bude každá tréninková jednotka res pektovat požadavky jednotlivých hráčů. Proto bylo naší snahou nalézt proměnné, podle kterých lze vytvořit skupiny hráčů s relativně stejnými požadavky na kondiční připravenost z pohledu interindividuálních rozdílů a specifičnosti zatížení v utkání. Hledáním míry vztahu mezi vnějším, vnitřním zatížením hráčů během utkání a faktorem „herní post “ jsme se pokusili zjistit, zda jsou tyto faktory relevantní pro individualizaci zatížení hráčů v tréninkovém procesu. Domníváme se totiž, že tréninkové zatížení musí bezpodmínečně vycházet z analýzy herního výkonu v utkání konkrétní sportovní hry, jinak by docházelo k oddělování rozvoje kondice a specifických potřeb jednotlivých individualit a obecně hráčů basketbalu a házené vůbec.
82
7 REFERENČNÍ SEZNAM
Abdelkrim, B. N., Castagna, C., El Fazza, S., Zouihajer, T., & El Ati, J. (2009). Blood meta bolites during basketball competitions. Journal of Strenght and Conditioning Research, 23(3), 765-774. Abdelkrim, N. B., El Fazaa, S., & El Ati, J. (2007). Timemotion analysis and physiological data of elite under -19year-old basketball players during competition. British Journal of Sports Medicine, 41 (2), 69–75. Alexiou, H., & Coutts, A. J. (2008). A comparison of methods used for quantifying internal load in women soccer players. International Journal of Sports Physiology and Performance, 3, 320–330. Ali, A., & Farrally, M. (1991b). Recording soccer players' heart rates during matches. Journal of Sport Sciences, 9(2), 183-189. Apostolidis, N., Nassis, G. P., Bolatoglou, T., & Geladas, N. D. (2004). Physiological and technical characteristics of elite young basketball players. Journal of Sports Medicine and Physical Fitness, 44(2), 157-163. Argaj, G. (2002). Analýza tréningového a herného zaťaženia pri vybraných pohybových a športových hrách. In G. Argaj (Ed.), Aktuálne problémy vyučovania pohybových a športových hier (pp. 3-5). Bratislava: Slovenská vedecká spoločnosť pre tělesnú výchova a šport. Balsom, P. D. (1995). High intermitent exercise: Performance and metabolic responses with very high intensity short duration work periods. Doctoral thesis, Karolinska Institute, Stockholm. Balsom, P. D., Ekblom, B., Söderlund, K., Sjö ndin, B., & Hultman, E. (1993). Creatine supplementation and dynamic
83
high-intensity intermittent exercise. Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports, 3 (3), 143-149. Balsom, P. D., Gaitanos, G. C., Söderlund, K., & Ekblom, B. (1999). High-intensity exercise and muscle glycogen availability in humans. Acta Physiologica Scandinavica, 165(4), 337-345. Balsom, P. D., Seger, J. Y., Sjöndin, B. , & Ekblom, B. (1992). Physiological responses to maximal intensity intermittent exercise. European Journal of Applied Physiology, 65(2), 144-149. Balsom, P. D., Söderlund, K., Sjöndin, B. , & Ekblom, B. (1995). Skeletal muscle metabolism during short duration high intensity exercise: Influence of creatine supplementation. Acta Physiologica Scandinavica, 154 (3), 303-310. Bangsbo, J. (2003). Physiology of soccer. In P. Reilly (Ed.), Science and soccer (pp. 47-59). London: Routledge. Bangsbo, J., Iaia, F. M., & Krustrup, P. (2007). Metabolic response nad fatigue in soccer. International Journal of Sports Physiology and Performance, 2(1), 111-127. Bangsbo, J., Iaia , M., & Krustru p, P . (2008) . The Yo-Yo intermittent reco ve ry te st. A usefu l too l fo r evaluatio n of ph ysical pe rfo rmanc e in inte rmitten t spo rts. Sports Medicine, 38, 37 -51. Bangsbo, J., Mohr, M., & Krustrup, P. (2006). Physical and metabolic demands of training and match -play in elite football players. Journal of Sport Sciences, 24 (7), 665-674. Barbero, J. C., & Castagna, C. (2007). Activity patterns in professional futsal players using global posi tion tracking system. Journal of Sports Science and Medicine, 6, 208– 209.
84
Barbero, J. C., Soto, V. M., Barbero, V. , & Granda, J. (2008). Match analysis and heart rate of futsal players during competition. Journal of Sports Sciences 26(1), 63–73. Barbero-Alvarez, J. C., Barbero-Alvarez, V., Granda, J., & Goméz, M. Z. (2009). Physical and physiological demands of Football in lower divisions. Kronos, 8(14), 43-48. Barbero-Álvarez, J. C., López, M. G., Álvarez, V. B., Granda, J., & Castagna, C. (2008). Heart rate and activity profile for young profile female soccer players. Journal of human sport exercise 3(2), 1–11. Bílek, V. (1983). Problematika zatěžování ve sportovním tréninku basketbalistů. Praha: Ústřední výbor Československého svazu tělesné výchovy. Bishop, D. C., & Wright, C. (2006). A time -motion analysis of professional basketball to determine the relationship between three activity profiles: high, medium and low intensity and the length of the time spent on court. International Journal of Performance Analysis in Sport, 6(1), 130-139. Bishop, D., Girard, O., & Mendez -Villanueva, A. (2011). Repeated-Sprint Ability - Part II Recommendations for Training. Sports Medicine, 41(9), 741-756. Bishop, D., Lawrence, S., & Spencer, M. (2003). Predictors of repeated-sprint ability in elite female hockey players. Journal of Science and Medicine in Sport, 6 (2), 199-209. Bogdanis, G. C., Nevill, M. E., Boobis, L. H., & Lakomy, H. K. A. (1996). Contribution of phosphocreatine an d aerobic metabolism to energy supply during repeated sprint exercise. Journal of Applied Physiology, 80 (3), 876-884. Bompa, T. O. (1999). Periodization: Theory and methodology of training (4th ed.). Champaign, IL: Human Kinetics. Borresen, J., & Lambert, M. I. (2008). Quantifying training load: A comparison of subjective and objedctive methods.
85
International Journal Performance, 3, 16–30.
of
Sports
Physiology
and
Buchtel, J. (2008). Diagnostika herního zatížení v utkání volejbalu. Studia Kinantropologica, 9(2), 238-245. České Budějovice: Jihočeská Univerzita. Bukač, L. (2010). Trénink jako příprava na sportovní i životní dráhu. In Renesance tréninku mládeže (pp. 6-18). Praha: Sportovní akademie Domyno a B&B hokejová škola. Bunc, V. (1990). Biokybernetický přístup k hodnocení reakce organismu na tělesné zatížení. Praha: Výzkumný ústav tělovýchovný Univerzity Karlovy. Burgess, D. J., Naughton, G., & Norton, K. I. (2006). Profile of movement demands of national football players in Australia. Journal of Science and Medicine in Sport, 9(4), 334-341. Buttfield, A. (2009). GPS in football: Physical conditioning. Catapult Innovations, 1. Retrieved 12th April 2010 on the World Wide Web: http://www.catapultinnovations.com.au/support_docs.php. Capranica, L., Tessitore, A., Guidetti, L., & Figura, F. (2001). Heart rate and match analysis in pre -pubescent soccer players. Journal of Sports Sciences 19(6), 379–384. Carling, Ch., Bloomfield, J., Nelson, L., & Reilly, T. (2008). The role of motion analysis in elite soccer. Sports Medicine, 38(10), 839-862. Castellano J., & Casamichana, D. (2010). Heart rate and motion analysis by GPS in beach soccer. Journal of Sports Science and Medicine 9(1), 98–103. Cormery, B., Marcil, M., & Bouvard, M. (2008). Rule change incidence on physiological characteristics of elite basketball players: a 10-year-period investigation. British Journal of Sports Medicine, 42(1), 25-30.
86
Coutts, A. J. Rampinini, E., Marcora, S. M., Castagna, C., & Impellizzeri, F. M. (2009). Heart rate and blood lactate correlates of perceived exertion during small -sided soccer games. Journal of Science and Medicine in Sport, 12 (1), 7984. Čechovská, I., & Dobrý, L. (2008). Borgova škála subjektivně vnímané námahy a její využití. Tělesná výchova a sport mládeže, 74(3), 37-45. Darst, P. W., Zakrajsek, D. B., & Mancini, V. H. (1989). Analyzing physical education and sport instruction. Champaign, IL: Human Kinetics. Dawson, B., Fitzsimons, M., Green, S., Goodman, C., Carey, M., & Cole, K. (1998). Changes in performance, muscle metabolites, enzymes and fibres types after short sprint training. European Journal of Applied Physiology, 78 (2), 163-169. Di Salvo, V., Collins, A, McNeill, B., & Cardinale, M. (2006). Validation of Prozone®: A new video -based performance analysis system. International Journal of Performance Analysis in Sport, 6(1), 108-119. Di Salvo, W., Baron, R., Tschan, H., Calferon, F. J., Bachi, N., & Pigozzi, F. (2007). Performance characte ristics according to playing position in elite soccer. International Journal of Sports Medicine 28, 222–227. Dobrý, L. (2009). Je příprava na běžkách přínosná pro rychlost a vytrvalost fotbalistů? Fotbal a trénink, 1, 24-26. Dobrý, L., & Semiginovský, B. (1988). Sportovní hry: Výkon a trénink. Praha: Olympia. Dovalil, J. et al. (2002). Výkon a trénink ve sportu. Praha: Olympia. Drust, B., Atkinson, G., Reilly, T. (2007). Future perspectives in the evaluation of the physiological demands o f soccer. Sports Medicine, 37(9), 783-806.
87
Eady, R. (n.d.). 20 basic training tips for basketball players . Retrieved 2nd June 2011 from the World Wide Web: http://www.sbcoachescollege.com/articles/20basictrainingtip sforbballplayers.html. Edge, J., Bishop, D., Hill-Haas, S., Dawson, B., & Goodman, C. (2006). Comparison of muscle buffer capacity and repeated-sprint ability of untrained, endurance -trained and team-sport athletes. European Journal of Applied Physiology, 96, 225-234. Edgecomb, S. J., & Norton, K. I. (2006). Comparison of global positioning and computer-based tracking system for measuring player movement distance during Australian football. Journal of Science and Medicine in Sport, 9 (1), 2532. Erčulj, F., Dežman, B., Vučkovič, G., Perš, J., Perš, M., & Kristan, M. (2008). An analysis of basketball players‘ movements in the slovenian basketball league play offs using the SAGIT tracking system. Facta Universitatis. Series: Physical Education and Sport, 6 (1), 75-84. Fernández-Castanys, B. F., Chirosa Ríos, L. J., & Chirosa Ríos, I. (2002). Validez del uso de la RPE en el control de la intensidad de entrenamiento en balonmano. Archivos de Medicina del Deporte, 19(91), 377-383. Foster, C., et al. (2001). Journal of Strenght & Condiotioning Association, 15(1), 109-115. Gaitanos, G. C., Williams, C., & Boobis, L. H. (1993). Human muscle metabolism during intermittent maximal exercise. Journal of Applied Physiology, 75(2), 712-719. Gal, Z., & Ronnie, I. (2009). Physical attributes , physiological characteristics, on-court performance and nutritional strategies of female and male basketball players. Sports Medicine, 39(7), 547-568.
88
Galton, M. (1988). Structured observation techniques. In J. P. Keeves (Ed.), Educational research, metodology and measurement: an international handbook. Oxford: Pergamon press. Gedikli, S. (2009). An Adaptive Vision System for Tracking Soccer Players from Variable Camera Settings. Retrieved 10th June 2010 from the World Wide Web: http://ias.cs.tum.edu/publications/pdf/gedikli07adaptive.pdf. Gibala, M. J., et al. (2006). Short‐term sprint interval versus traditional endurance training: similar initial adaptations in human skeletal muscle and exercise performance. Journal of Physiology, 575(3), 901-911. Girard, O., Mendez-Villanueva, A., & Bishop, D. (2011). Repeated-Sprint Ability - Part I Factors Contributing to Fatigue. Sports Medicine, 41(8), 673-694. Glaister, M. (2005). Multiple sprint work - Physiological responses, mechanisms of fatigue and the influence of aerobic fitness. Sports Medicine, 35(9), 757-777. Gocentas, A., & Landõr, A. (2006). Dynamic sport-specific testing and aerobic capacity in top level basketball players. Papers on Anthropology XV, 55–63. Green, H., Bishop, P., Houston, M., McKillop, R., Norman, R., & Stothart, P. (1976). Time-motion and physiological assessments of ice hockey perfomance. Journal of Applied Physiology, 40(2), 159-163. Handzel, T. M. (2005). Interval training. To improve energy systém development. NSCA Journal of Performance Training, 4(2), 20-21. Hargreaves, M., McKenna, M. J., Jenkins, D. G., Warmington, S. A., Li, J. L., Snow, J., & Febbraio, M. A. (1998). Muscl e metabolities and performance during intermittent exercise . Journal of Applied Physiology, 84 (5), 1687-1691.
89
Hartwig, T. B., & Naughton, G. (2007). A movement–analysis comparison in two models of junior sport. Pediatric Exercise Science, 19, 61-69. Hartwig, T. B., Naughton, G., & Searl, J. (2008). Defining the volume and intensity of sport participation in adolescent Rugby Union players. International Journal of Sports Physiology and Performance, 3 (1), 94-106. Hawley, J. A., Myburgh, K. H., Noakes, T. D ., & Dennis, S. C. (1997). Training techniques to improve fatigue resistance and enhance endurance performance. Journal of Sports Sciences, 15(3), 325-333. Heller, J. (2005). Laboratory Manual for Human and Exercise Physiology. Praha: Karolinum. Hellsten-Westing, Y., Norman, B., Balsom, P. D., & Sjöndin, B. (1993). Decreased resting levels of adenine nucleotids in human skeletal muscle after high -intensity training. Journal of Applied Physiology, 74(5), 2523-2528. Hill-Haas, S. V., Rowsell, G. J., Dawson, B. T., & Couts, A. J. (2009a) Acute physiological responses and time -motion characteristics of two small -sided training regres in youth soccer players. Journal of Strenght & Conditioning Research, 23(1), pp. 111-116. Hill-Haas, S. V., Rowswell, G. J., Dawson, B. T., & Coutts, A. J. (2009b). Physiological responses and time -motion characteristics of variol small -sided games in youth players. Journal of Sport Sciences, 27 (1), 1-8. Hoffman, J. (2002). Physiological aspects of sport training and performance. Champaign, IL: Human Kinetics. Hoffman, J. R., Epstein, S., Einbinder, M., & Weinstein, Y. (1999). The influence of aerobic capacity on anaerobic performance and recovery indices in basketball players. Journal of Strength and Conditioning Research, 13 (4), 407411.
90
Hohman, A., & Brack, R. (1983). Teoretische Aspekte der Leistungsdiagnostik im Sportspiel. Leistungsport, 13(2), 510. Holmberg, H. C. (2004). Technology and basketball training. FIBA Assist Magazine, 6(1), 57-59. Hörner, O., Hermann, T., & Grunow, CH. (2004). Sonification of Group Behavior for Analysis and Training of Sports Tactics. In Proceedings of the International Workshop on Interactive Sonification. Bielefeld. Hůlka, K. (2010). Analýza metod hodnoce ní vnějšího zatížení hráčů během utkání ve sportovních hrách. Česká kinantropologie, 14(4), 33-40. Hůlka, K. (2012). Empirické údaje o výkonu basketbalisty v utkání jako základ plánování tréninkového procesu. Disertační práce, Univerzita Palackého, Fakulta tělesné kultury, Olomouc. Hůlka, K., Cuberek, R., & Svoboda, Z. (in press). Time –motion analysis of basketball players: a reliability assessment of Video Manual Motion Tracker 1.0 software. Journal of Sports Sciences. Hůlka, K., & Stejskal, P. (2005). Diversities in circulation loading of youth basketball players during the match [Abstract]. In The 7 t h Scientific Conference „Application of Scientific Research on Sport Training“. Book of Abstracts (p. 45). Serres: Aristotle University of Thessaloniki. Chelly, M. S., Hermassi, S., Aouadi, R., Khalifa, R., Van den Tillaar, R., Chamari, K., & Shephard, R. J. (2011). Match analysis of elite adolescent team handball players. Journal of strength and conditioning research, 25 (9), 2410–2417. Christmass, M. A., Dawson, B., & Arthur, P. G. (1999). Effect of work and recovery duration on skeletal muscle oxygenation fuel use during sustained intermitt ent exercise. European Journal of Applied Physiology, 80 , 436-447.
91
Iaia, F. M., Rampinini, E., & Bangsbo, J. (2009). High intensity training in football. International Journal of Sport Physiology and Performance, 4 (3), 291-305. Iwase, S., & Saito, H. (2003 ). Tracking soccer players based on homography among multiple views. In T. Ebrahimi & T. Sikora (Eds.), Visual Communications and Image Processing. Proceedings of SPIE 5150, 283-292. Kotzamanidis, C., Chatzikotoluas, K., & Giannakos, A. (1999). Optimisation of the training plan of the handball game. Handball, 12(1), 64–71. Krustrup, P , et a l. The Yo -Yo In te rmitten t R eco very Test: P hysio log ica l Resp on se, Re lia bility, and Valid ity. Medicine and S cien ce in Spo rts and Exercise, 35: 697 705, 2003. Krustrup, P., Mohr, M., & Bangsbo, J. (2002). Activity profile and physiological demands of top -class soccer assistant refereeing in relation to training status. Journal of Sports Sciences, 20(11), 861-871. Krustrup, P., Mohr, M., Nybo, L., Jensen, J. M., Nielsen, J. J., & Bangsbo, J. (2006). The Yo -Yo IR2 test: Physiological response, reliability, and application to elite soccer. Medicine and Science in Sports and Exercise, 38 (9), 16661673. Laursen, P. B., & Jenkins, D. G. (2002). The scientific basis for high intensity interval training optimising training programmes and maximising performance in highly trained endurance athletes. Sports Medicine, 32(1), 53 -73. Lehnert, M. (2007). Současné směry teorie a praxe sportovního tréninku. Habilitační práce, Univerzita Palackého, Fakulta tělesné kultury, Olomouc. Lehnert, M., Novosad, J., & Neuls, F. (2001). Základy sportovního tréninku I. Olomouc: Hanex. Martens, R. (2004). Úspěšný trenér (3rd ed.). Praha: Grada.
92
Matkovič, R. B., Matkovič, B., & Knajz, D. (2005). Fiziologija košarkaške igre. Hrvatski Športskomedicinski Vjesnik, 113124. Matthew, D., & Delextrat, A. (2009). Heart rate, blood lactate concentration, and time -motion analysis of female basketball players during competition. Journal of Sports Sciences 27, 813–821. McInnes, S. E., Carlson, J. S., Jones, C. J., & McKenna, M. J. (1995). The physiological load imposed on basketball players during competition. Journal of Sports Sciences, 13(5), 387-397. Molina, R. (1992). Futsal: Um estudo das capacidades aerobica a anaerobica do jogadores e das actividades em jogo. Monografia Universidad Estadual Paulista. Rio Claro: UNESP. Montgomery, P. G., Pyne, D. B., & Minahan, C. L. (2010). The physical and physiological demandsof basketball training and competition. International Journal of Sports Physiology and Performance, 5, 75-86. Moravec, R., Tománek, Ľ., Aneštík, M., & Kampmiller, T. (2005). V súvislosti s optimalizáciou tréningového zaťaženia 14-15-ročných basketbalistov. Physical Education and Sport, 15(1), 27-30. Narazaki, K., Berg, K., Stergiou, N., & Chen, B. (2009). Physiological demands of competitive baksteball. Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports, 19(3), 425-432. Needham, Ch. J., & Boyle, R. D. (2001). Tracking multiple sports players through occlusion, congestion and scale. Retrieved 1st March 2008 from Word Wide Web: http://www.bmva.ac.uk/bmvc/2001/papers/76/ accepted_76.pdf.
93
Nykodým, J. et al. (2006). Teorie a didaktika sportovních her. Brno: Masarykova univerzita. Oliveira, L. M. (1999). Perfil de actividade do jovem jogador de futsal. Dissertacao apresentada as provas de mestrado. Porto: FCDEF-UPX. Pávoas, S., C., A. et al. (2012). Physical and Physiological Demands of Elite Team Handball. Journal of Strenght and ConditioningResearch, 26(12), 3365-3375. Perš, J., & Kovacic, S. (2000). Computer vision system for tracking players in sports games. In First International Workshop on Image and Signal Processing and Analysis (pp. 36-50). Croatia: Pula. Perš, J., Mart, A., Stanislav, K., & Marko, D. (2002). Observation and analysis of large -scale human motion. Human Movement Sciences 21, 295–311. Pino, J., Martinez-Santos, R., Moreno, M. I., & Padilla, C. (2007). Automatic analysis of football games using GPS on real time. In VI th World Congresson Science and Football. Retrieved 15th April 2010 on the World Wide Web: http://www.realtrackfutbol.com/pdf/384_full_text.pdf. Placheta, Z., Siegelová, J., & Štejfa, M. (1999). Zátěžová diagnostika v ambulantní a klinické praxi. Praha: Grada. Platen, P., & Manchado, C. (2011). Basic Endurance Performance is Highly Correlated to Mean Heart Rate in Female Top Level Handball Players. In F. Taborsky (Ed.), Conference “Science and Analytical Expertise in Handball” (Scientific and Practical Approaches), (pp. 228–233). Wien: EHF. Pori, P., Kovačič, S., Bon, M., Dolenec, M., & Šibila, M. (2005). Various age category-related differencesin the volume and intensity of large -scale cyclic movements of male players in team handball. Acta Universitatis Palckianae Olomucensis, Gymnica 45 (2), 199–126.
94
Portas, M., Rush, Ch., Barnes, Ch., & Batterham, A. (2007). Method comparison of linear distance and velocity measurements with global positioning satellite (GPS) and the timing gate techniques. Journal of Sports Science and Medicine, 10, 6-10. Psotta, R. (1999). Concept of the physical performance in the maximal intensity intermittent exercise. Acta Universitatis Carolinae Kinanthropologica, 35 (2), 65-76. Reilly, T. (1997). Energetics of high-intensity exercise (soccer) with particular reference to fatigue. Journal of Sports Sciences, 15(3), 257-263. Reilly, T. (2001). Assessment of sports performance with particular reference to field games. European Journal of Sport Science, 1(3), 2-12. Reinhold, T., & De Boer, E. (2008). Training the next level: Improve your performance. Retrieved 15th March 2010 from the World Wide Web: http://www.inmotio.eu/content/56/downloads.html. Roberts, S. P., Trewartha, G., Higgitt, R. J., El -Abd, J., & Stokes, K. A. (2008). The physical demands of elite English rugby union. Journal of Sports Sciences 26 (8), 825–833. Rodriguez-Alonso, M., Fernandez-Garcia, B., Perez-Landaluce, J., & Terrados, N. (2003). Blood lactate and heart rate during national and international women’s basketball. Journal of Sports Medicine and Physical Fitness, 43 (4), 432-436. Rodríguez-Alonso, M., Fernández-García, B., Pérez-Landaluce, J., & Terrados, N. (2003). Blood lactate and heart rate during national and international women's basketball. Journal of Sports Medicine Physical Fitness 43(4), 432–446. Rudkin, S. & O‘ Donoghue, P. G. (2008). Time -motion analysis of first-class cricket fielding. Journal of Science and Medicine in Sport, 11(6), 604-607.
95
Sale, D. G., Jacobs, J. D., Macdougall, I., & Garner, S. (1990). Comparison of two regiments of concurren t strength and endurance training. Medicine and Science in Sports Exercise, 22, 348 – 356. Sallet, P., Perrier, D., Ferret, J. M., Vitelli, V., & Baverel, G. (2005). Physiological differences in professional basketball players as a function of playing posi tion and level of play. Journal of Sport Medicine and Physical Fitness, 45 (3), 291194. Salvia J., & Ysseldyke, J. E. (1995). Assessment [6th ed]. Boston: Houghton Mifflin. Settervall, D. (2003). Computerised video analysis of football – Technical and commercial possibilities for football coaching. Stockholm: Kungel Tekniska Hogskolam, Master thesis in computer science. Sharkey, B. J., & Gaskill, S. E. (2006). Sport physiology for coaches. Champaign, IL: Human Kinetics. Schutz, Y., & Herren, R. (2000). Assessment of speed of human locomotion using a differential satellite global positioning system. Medicine and Science in Sports and Exercise, 32(3), 642-646. Spencer, M., Bishop, D., Dawson, B., & Goodman, C. (2005). Physiological and metabolic responses of repeated-sprint activities - Specific to field-based team sports. Sports Medicine, 35(12), 1025-1044. Spencer, M., Lawrence, S., Rechichi, C., Bishop, D., Dawson, B., & Goodman, C. (2004). Time-motion analysis of elite field hockey, with special reference to repeated -sprint activity. Journal of Sport Sciences, 22 (9), 843-850. Spencer, M., Lawrence, S., Rechichi, C., Bishop, D., Dawson, B., & Goodman, C. (2004). Time–motion analysis of elite field hockey, with special reference to repeated -sprint activity. Journal of Sports Sciences 22(9), 843–850.
96
Stallings, J. A., & Mohlman, G. G. (1988). Classroom observation techinques. In J. P. Keeves (Ed.) Educational research, metodology and measurement: an international handbook. Oxford: Pergamon press. Stathis, C. G., Zhao, S., Carey, M. F., & Snow, M. (1999). Purine loss after repeated sprint bouts in humans. Journal of Applied Physiology, 87(6), 2037-2042. Strøyer, J., Hansen, L., & Klausen, K. (2004). Physiological profile and activity pattern of young soccer players during match play. Medicine and Science in Sports Exercise 36(1), 168–174. Süss, V. (2005). Význam indikátorů herního výkonu pro řízení tréninkového procesu. Praha: Karolinum. Šafaříková (1988). Diagnostika herního výkonu ve sportovních hrách. In L. Dobrý (Ed.), Didaktika sportovních her (pp. 114-141). Praha: Státní pedagogické nakladatelství. Šibila, M., Vuleta, D., & Pori, P. (2004). Position -related differences in volume and intensity of large -scale cyclic movements of male players in handball. Kinesiology, 36(1), 58-68. Tabata, I, et al. (1996). Effects of moderate‐intensity endurance and high‐intensity intermittent training on anaerobic capacity and VO2max. Medicine and Science in Sports Exercise, 28(10), 1327‐1330. Táborský, F. et al. (2007). Základy teorie sportovních her. Praha: Univerzita Karlova. Táborský, F. et al. (2009). Metodologická pozorování a hodnocení herního
východiska
Taylor, J. (2003). Basketball: Applying time motion data to conditioning. Strenght and Conditioning Journal, 25 (2), 5764.
97
Taylor, J. (2004). A tactical metabolic training model for collegiate basketball. Strenght and Conditioning journal, 26(5), 22-29. Tessitore, A., Meeusen, R., Tiberi, M., Cortis, C., Pagano, R., & Capranica, L. (2005). Aerobic and anaerobic profiles, heart rate and match anaylsis in older soccer players. Ergonomics, 48(11), 1365-1377. Tessitore, A., Tiberi, M., Cortis, C., Rapisarda, E., & Meeusen, R. (2006). Aerobic-anaerobic profiles, heart rate and match analysis in old basketball players. Gerontology, 52(2), 214222. Therón, R., & Casares, L. (2010). Visual Analysis of Time Motion in Basketball Games. Lecture Notes in Computer Science, 6133, 196-207. Thomassen, T. O., & Skille, E. (2000). Heart rate and blood lactate as measures of intensity in soccer. Studia Kinantropologica, 1(1), 58-64. Tomlin, D. L., & Wenger, H. A. (2001). The relations hip between aerobic fitness and recovery from high intensity intermittent exercise. Sports Medicine, 31(1), 1-11. Townshend, A. D., Worringham, Ch. J., & Stewart, I. B. (2008). Assessment of speed and position during human locomotion using nondifferential GPS. Medicine and Science in Sports and Exercise, 40(1), 124-132. Vachon, J. A., David, R., & Clarke, S. (1999). Validity of the heart rate deflection point as a predictor of lactate threshold during running. Journal of Applied Physiology, 87 (1), 452459. Wadley, G., & Le Rossignol, P. (1998). The relationship between repeated sprint ability and the aerobic and anaerobic energy system. Journal of Science and Medicine in Sport, 1(2), 100-110.
98
Witte, T. H., Wilson, A. M. (2005). Accuracy of WAAS enabled GPS for determination of position and speed over ground. Journal of Biomechanics, 38(8), 1717-1722. Xitao, F. (2001). Statistical significance and effect size in eudcation research: Two sides of coin. The Journal of Educational Research, 94(5), 275-282. Xu, M., Lowey, L., & Orwell, J. (2004). Architecture and algorithms for tracking football players with multiple cameras. In Intelligent Distributed Surveilliance Systems , 51-55.
99
8 SUMMARY Based on men tio ned re sul ts is apparen t th at o bserved sport games ha ve in te rmitten t cha racter o f load ing. The load ing is charac te rize d b y very sho rt and rep eatab le bu rsts (up to 10 second s) o f high inten sity ch anged b y mo vemen t pattern s of lo w intensity (passive or active rest) which are connected with reco very p rocesses. We h ave reached similar resu lts in ba sketb all and handball. That is includin g all mea sured va riable s. Average heart ra te ra nges in th e in terval of high intensity o f load (min imally anae rob ic heart rate) d esp ite of the fact that it is in clud ing pa rts o f mid dle even lo w intensity. The pla yers spen t most of the game time in very h igh interval of inten sity of load ing (o ver 85% o f their max imal heart rate). It is 63% and 83% of HR m a x fo r wo men (first and second n ationa l le ague) in handball o r 8 6% of HR m a x for jun ior in baske t ba ll. Final dista nce co ve red ranged fro m 4,500 m to 6,500 m in basketball and 6,355 to 7,138 in handball. It means 105.9 to 118.96 m.min -1 in handball. Work/rest (in termitten t) ratio of time spent b y activity o f high up to ma ximal in tensit y an d the rest o f intensities was 1:2.5 in basketball and 1:3 in handball (measured according to Barbero-Alvarez et al., 2008; Bishop et al., 2006). We found out th e d if ference s between ind icators of external an d in tern al load ing and between g ame posts in basketball and handba ll. The loa d ing o f p layers p laying “the cen ter” in ba ske tball is sma ller than th e rest of the posts. P layers p la ying “the cen ter” in handb all are lo aded the most. D ifferen ces between ga me posts are probabl y caused b y the a mou nt a nd typ e o f activ ities of hig h intensity, wh ere we also found differences. These
100
differences shou ld b y ac cep ted b y trainin g process. Data achieved b y measu re ment o f ex tern al and internal lo ad can be supportive to train in g pro cess in basketball and handball (DiSalvo et al., 2007b; Erčulj et al., 2008; Rudkin & O´Donoghue, 2008; Sigmon, 2003; Chelly et al., 2011; Platen & Manchado, 2011). These informations should be used as a background for decision making of coaches in conditioning as a part of game preparation. It can indirectly influence an efficiency of training process (Burgess et al., 2006; Dobson & Keogh, 2007; Carling et al., 2008) . Taylor (2003) preferred these informations to the results of any conditioning testing. The level of speed and quickness (anaerobic capacity) and the quality of performing basic skills appears to be essential for successful solutions of all game situations. Their level depends on precision of motor learning and proper condition preparedness of the players. SPARQ (Speed, Power, Agility, Reaction a Quickness) is the model of specific fitness preparation based on commercial base . The most important qualities are included. The ability to repeat these qualities is the second limiting factor of players game performance (Spencer et al., 2005). There is great importance to speed and recovering processes meanwhile player is performing activities of a low and a middle intensity which comes before next maximal burst. The researchers use the term „Repeated Sprint Ability“ - RSA). As it was mentioned before RSA is closely connected with players performance during game . Player´s fatigue is connected with inability to produce another maximal burst to right solve the game situation. It can radically affect game result when it is accumulating (Wadley & Rossignol, 1998). Developing of speed, quickness and quality of recovering metabolic processes (RSA) lead to faster ATP re-synthesis and hydrogen cations reduction (Balsom et al., 1995). Optimal training process is than focusing on elimination of limitation factors of game performance described in chap. 2.3.
101
9 REJSTŘÍK
A
F
adenosintrifosfát . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
fosfofruktokinasa . . . . . . . . . . . . . . . 1 3
Aerobní metabolismus . . . 1 1 , 1 4 agility . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 7 Anaerobní metabolismus 1 0 , 1 4
H
Analýza vzdálenostních a rychlostních charakteristik
herní post . . 4 8 , 5 1 , 5 2 , 5 3 , 5 6 , 58, 61, 62, 65, 74, 82
výkonu hráče . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 7
herní výkon . . 5 , 7 , 8 , 9 , 1 4 , 1 5 ,
B
31, 48, 65 hmotnost . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 7 , 5 8 hustota . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 8
Borgova škála . . . . . . . . . . . . . . . 2 3 , 8 7
Č Činnostní analýza výkonu . . . . 4 1
Hypoxantin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 2
I individualizace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 8 inosin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 2
D
intenzita . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 8 intermitentní charakter . . . . 7 , 8 ,
diagniostika . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 diagnostika . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1
13, 21, 80 interval zatížení a zotavení . . . 8
Diagnostika. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 7
102
J
O
jednofaktorová ANOVA . . . . . . . 7 6
objem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 7
K
P
kartografické metody. . . . . 2 8 , 2 9
pivot . . . . . . . . . . 4 8 , 6 8 , 7 4 , 7 5 , 7 8
komplexita . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 8
pivotman . . . . . . . . . . . . . . . 5 1 , 5 2 , 5 4
kreatinfosfát . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 3
Pozorování . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 5
Kreatinfosfát . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 0 Kruskal–Wallis testu . . . . . . . . . . . 5 0 Křídlo . . 5 0 , 5 2 , 5 3 , 5 4 , 6 6 , 7 6 , 78
R reliabilita . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 3 , 3 7 re-oxidace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 4
L
Repeated Sprint Ability 8 1 , 1 0 1 Rozehrávač . 4 8 , 5 0 , 5 2 , 5 3 , 5 4
laktát . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 , 2 2 , 8 2 LuciaTRIMP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 2
S
M
SPARQ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1 , 1 0 1 specifičnost. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 8
Mann-Whitney U test . . . 5 0 , 5 1 , 53, 54, 55, 56 maximální tepová rezerva . . . 4 9 , 50
spojka . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 5 srdeční frekvence . . . 1 8 , 1 9 , 2 0 , 21, 22, 24, 39, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 57,
myoglobin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1
103
60, 62, 63, 64, 65, 66, 69,
V
75, 80 Systém DGPS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2
ventilační práh . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1
Systém GPS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2
Video Event Analyzer 1.1 . . . . . 2 6 Video Manual Motion Tracker
T
1.0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 7 , 9 1 VO 2 m ax . . . . . . . . . . 8 , 1 2 , 1 4 , 1 5 , 9 7
tělesná výška . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 8 Tracking systems . . . . . . . . . . . . . . . 3 4
Y
tréninkový impulz . . . . . . . . . . . . . . 2 1 triangulace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 0
Yo-Yo intermittent level 1 (YYIRT1) recovery test 3 9 , 5 7
U Z Únava . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 zatížení: v n ě j š í 1 7 , 3 9 , 5 8 , 8 0 ; vnitřní .............. 17, 43, 60
104
Mgr. Karel Hůlka, Ph.D., Mgr. Jan Bělka, Ph.D. Diagnostika he rního v ý konu v baske tba le a házené Určeno pro studenty učitelských oborů tělesné výchovy a odborné veřejnosti zaměřené na možnosti východiska a možnosti rozvoje kondiční připravenosti hráčů basketbalu a házené. Výkonný redak tor Mgr. Fran tišek Ch melík, P h. D. Odpovědná red akto rka Mgr. Jan a Kre iselo vá Technická red akce Grafické zp raco ván í Ing. Alex ej P yšňák a Mgr. Karel Hůlka, P h.D.
V ydala a vyrob ila Univerzita P ala ckého v Olo mo uci Křížko vského 8, 771 4 7 Olo mouc www. vydavate lstvi.upo l.cz www.e -shop.up ol. cz
Olo mouc 201 3 1. vydán í Neoprávněné u žití toh o to d íla je poru šen ím au torských p ráv a může zak láda t ob čanskop rá vn í, správn ěprávn í pop ř. trestn ěprávní o dpo vědn ost. Tato pub likace n epro šla redak č ní jaz yko vou ú pravou
Ediční řad a – Odborn á kniha
ISBN 978-80-244 -3891 -7 Neprodejn á pub lik ace
