Diagnostika herního výkonu v basketbale a házené

Transkript

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
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
pásem u basketbalistů ve výzkumu McInnes et
al. (1995)
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
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
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
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
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
zatížení u herních postů spojek.
65
14%
< 85 %SFmax
86%
> 85 %SFmax
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
zatížení u herních postů křídel.
17%
< 85 %SFmax
83%
> 85 %SFmax
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
zatížení u herního postu pivot.
68
10%
< 85 %SFmax
90%
> 85 %SFmax
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
zatížení u herního postu brankářky.
70
26,5%
< 85 %SFmax
73,5%
> 85 %SFmax
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
zatížení.
73
34%
< 85 %SFmax
66%
> 85 %SFmax
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

Diagnostika herního výkonu v basketbale a házené

Transkript

Podobné dokumenty

K. Hůlka-Diagnostika ve sportu - Inovace Kombinovaného Studia

Automatická ponorná vodárna EASY E-DEEP

Benivan 2017

Mechanika zemin II 7 – Piloty