2. 上海财经大学 体育部, 上海 200433;
3. 上海体育学院 体育教育训练学院, 上海 200438
2. Department of Physical Education, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai 200433, China;
3. School of Physical Education and Training, Shanghai University of Sport, Shanghai 200438, China
小场地比赛（small-sided games）是足球训练中的常见方法[1]。小场地比赛集跑动与技术为一体，形式更贴近正式比赛，被足球教练员广泛应用[2]。学界关于足球小场地比赛的研究始于20世纪50年代，随着足球项目的发展及体育科研的深入，有关足球小场地比赛的研究越来越多。有证据[3]显示，影响足球小场地比赛训练效果的因素有场地面积、比赛人数、比赛规则（如限制触球次数）、有无守门员、有无裁判员、运动与间歇比和教练员激励等。负荷是评价训练效果的主要依据，在通常情况下负荷分为外部负荷和内部负荷。在足球比赛和训练中，评价外部负荷的常用指标包括跑动总距离和不同速度区间的跑动距离。研究[4]表明，足球运动员的跑动总距离随着小场地比赛人数的增多而升高，高速（14.4~19.8 km/h）跑的距离随着小场地比赛人数的增多而降低。足球项目间歇性变向运动的特点决定了的活动包含大量的减速、变向和加速[5]，但鲜有研究报道足球小场地比赛中的变速和变向。因此，目前学界对足球小场地比赛的认识并不全面，尤其缺乏对运动员变速和变向的了解。
评价内部负荷的常用指标包括心率、血乳酸、主观疲劳度和能量消耗等。研究[6]表明，球员最大心率百分比和主观疲劳度随着比赛人数的增多而降低。随着全球定位系统（global positioning system，GPS）设备的升级和完善，学界对足球运动变向和变速的测量也由模糊转为清晰。Di Prampero等[7]借助这一技术，结合人体运动质心模型提出了变速跑动能量消耗计算公式，为测定足球等间歇性运动项目的能量消耗提供了新的思路。质心模型将人体沿地面进行走、跑和跳等动作时的状态视为质点，维持质点跑动所需的能量即为跑动能量消耗。研究[8]显示，与以跑动速度为标准的计算方法相比，基于跑动加速度测得的足球比赛能量消耗较多，在足球比赛中高强度活动所占的比例也较高，提示长期以来学界关于足球比赛中变速和变向对内部负荷造成的影响存在低估。然而，目前针对足球比赛能量消耗的研究集中在比赛情境，少有研究对小场地比赛能量消耗进行探讨。
本文运用GPS探究了大学男子足球运动员（以下简称“球员”）在4对4附门将（4v4+GK）、6对6附门将（6v6+GK）、8对8附门将（8v8+GK）3种类型小场地比赛中的跑动表现和能量消耗的差异，以期为教练员更合理地设计小场地比赛提供参考。研究假设：①在一定人数范围内保持球员的人均面积相等，球员的跑动表现会随着小场地比赛人数的增多而升高。②球员的能量消耗会随着小场地比赛人数的增多而升高。③在任何一类足球小场地比赛中，以跑动速度为标准划分的高强度活动所占的比例均低于以能量消耗为标准划分的高强度活动所占的比例。
1 研究对象与方法 1.1 研究对象招募了20名大学男子球员作为受试者，年龄为（21.40±1.71）岁，身高为（176±4）cm，体质量为（69.60±6.11）kg，训练年限为（3.85±1.71）a，惯用脚均为右脚。其中10名为国家二级足球运动员、10名为国内某大学足球专项班学生。所有受试者均自愿参与本试验，在被告知试验目的、流程和可能存在的不适与风险后签署了知情同意书。测试前3 d受试者接受试验指导并进行练习，以熟悉试验流程。测试前1 d禁止剧烈运动，并尽可能保证至少6 h睡眠。测试前3 h不进食、不吸烟、不饮酒、不喝咖啡、避免精神刺激，可适当饮水。
1.2 研究方法 1.2.1 试验方案基于受试者的运动水平和前人[9]研究方案，设计了3种类型足球小场地比赛：4v4+GK、6v6+GK、8v8+GK小场地比赛。为避免无关变量对试验结果的影响，设计小场地比赛时调整了场上球员人均面积：4v4+GK、6v6+GK和8v8+GK小场地比赛的场地尺寸分别为25 m×20 m、35 m×20 m和36 m×25 m。共测得18场小场地比赛、100人次非门将位置数据，包括8场4v4+GK小场地比赛的32人次数据、6场6v6+GK小场地比赛的36人次数据和4场8v8+GK小场地比赛的32人次数据。
所有小场地比赛安排在同一片室外人造草坪进行，测试时温度为26~28 ℃，湿度为65%~75%，气压为1 003~1 007 MPa，风速为0~2 m/s。测试当天，小场地比赛前受试者在体能教练员带领下进行20 min热身活动，热身活动内容包括但不限于5 min慢跑、7 min专项跑动练习（20 m侧向并步跑、20 m侧向交叉步跑、20 m后撤跑、20 m高抬腿跑、20 m小步跑和20 m冲刺跑各2次）、2 min静力性拉伸、1 min动态拉伸和5 min自由热身。基于所招募受试者的运动水平并参考前人[10]研究方案，将小场地比赛安排为3节，每节6 min，节间间歇90 s，间歇方式为快走或慢跑等形式。所有球员随机分为2队，每队上场球员为4、6或8人，附加守门员1人。在小场地比赛中若一方进球则由失球方在球场中圈发球，若一方出界、犯规、射偏和越位则双方交换球权。为保证小场地比赛的强度，比赛中教练员进行言语鼓励；为提高小场地比赛的流畅性，在比赛场地周围放置若干备用球，以降低比赛用球出界造成的停顿；为避免日内节律对球员表现造成影响，所有小场地比赛尽可能安排在同一时间段（15：30—17：30）进行；为确保小场地比赛的公平、公正，安排国家一级足球裁判员执裁。
1.2.2 数据采集由1名长期应用且能熟练操作GPS设备的测试人员使用VECTOR型GPS设备（澳大利亚Catapult Innovations公司）采集小场地比赛中受试者的跑动数据。该设备内含10 Hz的GPS模块，集数据采集、传输和储存为一体，信效度已得到相关研究[11-12]验证。为避免偶然误差对测试结果的影响[13]，每次小场地比赛前15 min启动GPS设备，将设备接收、调试信号转至稳定状态。在小场地比赛中安排一方球员佩戴GPS设备（守门员不佩戴），比赛过程中卫星数量为（15.85±0.85）颗，水平稀释精度为0.25±0.09，信号覆盖率处于正常水平（信号接收处于满格状态[14]）。在小场地比赛中GPS设备被放置在制造商提供的紧身运动背心中，位于球员肩胛骨间、背部T1~T5胸椎正中线处。GPS设备的信号接收器和配套计算机位于比赛场地中线和边线交叉点正后方2 m处。
1.2.3 数据处理（1）跑动表现。每次小场地比赛后，测试人员回收所有球员的GPS设备。GPS设备连接配套计算机后，使用GPS设备制造商提供的配套软件Openfield 1.12.0（澳大利亚Catapult Sports公司产）下载、导出储存的跑动数据（不包括节间间歇）。使用多普勒频移法计算跑动速度，使用过滤法剔除数据中的“毛刺”，并按以下标准[15]对跑动速度进行划分：低速（0~3.0 m/s）、中低速（3.1~4.0 m/s）、中速（4.1~5.8 m/s）、中高速（5.9~6.7 m/s）和高速（＞6.7 m/s）。总跑动距离为各跑动速度区间的跑动距离之和。
基于跑动速度处理跑动加速度数据，平滑过滤宽度设为1 s，按照以下标准[15]对跑动加速度进行划分：低加速（0~1.0 m/s2）、中加速（1.1~2.0 m/s2）、高加速（2.1~3.0 m/s2）、最高加速（＞3.0 m/s2）、低减速（-1.0~0 m/s2）、中减速（-2.0~-1.1 m/s2）、高减速（-3.0~-2.1 m/s2）和最高减速（＜-3.0 m/s2）。上述跑动数据均以1 min为单位进行标准化处理。
（2）能量消耗。为探究人体跑步时的动作特征，需引入仿真模型进行分析。常见的仿真模型有质心模型和弹球模型。基于质心模型，Di Prampero等[7]提出了“人体加（减）速跑等同于匀速上（下）坡跑”理论，Osgnach等[8]为将其理论更广泛地应用和推广到集体球类项目的科研实践中，简化了变速跑动的能量消耗计算过程，具体形式如式（1）所示：
| $ \begin{array}{l} EC = (155.4E{S^5} - 30.4E{S^4} - 43.3E{S^3} + 46.3E{S^2} + \\ {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} 19.5ES + 3.6)EM \times KT \end{array} $ | (1) |
式（1）中，EC为能量消耗，ES为等效坡度，EM为等效质量，KT为地面阻力系数（人造草坪KT为1.29），155.4、30.4、43.3、46.3和19.5为计算系数，3.6为匀速跑动能量消耗。
引入等效坡度是为将人体在地平面上的加速跑转换为斜坡匀速跑。人体跑动时，质心和触地点连线与地平面之间形成的夹角为α，若在质心施加一水平方向推力af，导致α＜90°，那么人体将进行加速跑，α越小则加速度越高；反之，α越大加速度就越低。根据正弦函数，等效质量是加速跑过程中克服自身质量、维持前进所需的推力g’与匀速跑动过程中垂直方向重力g之比。在获得重力加速度g（9.8 m/s2）和水平加速度af的情况下，等效坡度和等效质量的计算如式（2）和（3）所示：
| $ ES = {\rm{tan }}(90 - {\rm{arctan}}\frac{g}{{{a_f}}}) $ | (2) |
| $ EM = \sqrt {\frac{{a_f^2}}{{{g^2}}} + 1} $ | (3) |
在不计风阻等因素的理想状况下，已知能量消耗和跑动速度，可推得某时刻人体运动时的代谢功率。
（3）高强度活动。分别以跑动速度和能量消耗阈值为划分标准，计算小场地比赛高强度活动所占的比例。以跑动速度＜4.0 m/s为中低强度活动[8]，那么高强度活动所占比例（%）等于速度≥4.0 m/s的跑动距离除以总跑动距离。由于能量消耗下4.0 m/s匀速跑动对应的代谢功率为20 W/kg，因此，将代谢功率≥20 W/kg的跑动归为高强度活动，0~19 W/kg的跑动归为中低强度活动，高强度活动所占的比例（%）等于代谢功率≥20 W/kg的跑动距离除以总跑动距离。某时刻（本文为1）球员的瞬时代谢功率等于瞬时速度乘以能量消耗，计算方法如式（4）所示：
| $ P = EC \times \nu $ | (4) |
式（4）中，P为代谢功率，EC为能量消耗，ν为瞬时速度。
1.2.4 统计学分析应用SPSS 20.0和Excel 2013软件进行数据处理，呈正态分布的计量资料以平均数±标准差形式表示。采用广义混合线性模型比较3种类型小场地比赛下球员的跑动表现和能量消耗，为正确处理重复测试数据，模型中的比赛场次和球员被设为随机效应。采用配对t检验，比较2种划分标准下高强度活动所占的比例，差异有统计学意义时采用Cohen’s d检验差异的效应程度，Cohen’s d值为0.0~0.2表示效应微小，0.2~0.6表示效应小，0.6~1.2表示效应中等，1.2~2.0表示效应大，＞2.0表示效应极大[16]。检验水准（α）为0.05。
2 研究结果 2.1 球员在3种类型小场地比赛中的跑动表现在4v4+GK、6v6+GK和8v8+GK小场地比赛中球员的总跑动距离和不同速度下的跑动距离见表 1。小场地比赛中球员的总跑动距离随着比赛人数的增多而升高，差异有统计学意义（P＜0.01）。在8v8+GK小场地比赛中球员的中速跑距离长于6v6+GK和4v4+GK小场地比赛（P＜0.01），在6v6+GK和8v8+GK小场地比赛中球员的中高速跑距离和高速跑距离均长于4v4+GK小场地比赛（P＜0.01）。在3种类型小场地比赛中球员的低速跑距离和中低速跑距离无显著性差异（P＞0.05）。
| 表 1 在3种类型小场地比赛中球员的跑动距离 Table 1 Running performance of players in three types of small-sided games |
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在3种类型小场地比赛中球员的变速次数见表 2。在8v8+GK、6v6+GK和4v4+GK小场地比赛中球员的总变速次数随着比赛人数的增多而降低，差异有统计学意义（P＜0.01）。在加速跑方面，在4v4+GK小场地比赛中球员的低加速次数、中加速次数均多于6v6+GK（P＜0.01）和8v8+GK小场地比赛（P＜0.05），3种类型小场地比赛球员的高加速次数和最高加速次数均无显著性差异（P＞0.05）。在减速跑方面，小场地比赛球员的低减速次数随着比赛人数的增多而降低（P＜0.05），在4v4+GK小场地比赛中球员的中减速次数多于6v6+GK和8v8+GK小场地比赛（P＜0.05），在3种类型小场地比赛中球员的高减速次数和最高减速次数均无显著性差异（P＞0.05）。
| 表 2 在3种类型小场地比赛中球员变速次数 Table 2 Speed change numbers of players in three types of small-sided games |
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在3种类型小场地比赛中球员的能量消耗、代谢功率和中低强度、高强度活动跑动距离见表 3。小场地比赛球员的能量消耗和代谢功率均随着比赛人数增多而升高，差异有统计学意义（P＜0.01）。在能量消耗下，在6v6+GK和8v8+GK小场地比赛中球员的中低强度（0~19 W/kg）跑动距离长于4v4+GK小场地比赛（P＜0.01），在8v8+GK小场地比赛中球员的高强度（≥20 W/kg）跑动距离长于6v6+GK和4v4+GK小场地比赛（P＜0.01）。
| 表 3 在3种类型小场地比赛中球员能量消耗与代谢功率 Table 3 Energy cost and metabolic power of players in three types of small-sided games |
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在跑动速度和能量消耗划分标准下，小场地比赛球员的高强度活动所占比例见表 4。在跑动速度下，小场地比赛中球员的高强度活动所占比例随着小场地比赛人数的增多而升高，其中8v8+GK小场地比赛球员的高强度活动所占比例高于6v6+GK和4v4+GK小场地比赛，且差异有显著性（P＜0.01）。在能量消耗下，虽然小场地比赛球员的高强度活动所占比例随着小场地比赛人数的增多而升高，但差异无统计学意义（P＞0.05）。配对t检验结果显示，在3种类型小场地比赛中，以跑动速度为划分标准的高强度活动所占比例均低于以能量消耗为划分标准的高强度活动所占比例（t值分别是-64.348、-59.152和-51.725，P＜0.01）。小场地比赛2种划分标准差异的效应程度随着小场地比赛人数的增多而减小（4v4+GK、6v6+GK和8v8+GK小场地比赛的Cohen’s d值分别为3.32、2.90和2.81）。
| 表 4 在2种划分标准下3种类型小场地比赛球员的高强度活动所占比例 Table 4 Proportion of high-intensity activities of players in three types of small-sided games under two categories |
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尽管小场地比赛是足球实践中的常见训练方法，但是运动科学领域关于小场地比赛的研究集中在球员的跑动距离和速度等外部负荷指标[17]，少有研究关注小场地比赛对球员能量消耗的影响。针对这一问题，借助GPS设备，在测定4v4+GK、6v6+GK和8v8+GK小场地比赛中球员跑动表现的同时，通过变速跑能量消耗计算公式推测小场地比赛中球员的能量消耗，研究结果不仅为探究足球项目的内部负荷拓展了思路，也为足球教练员和随队科研人员合理制订小场地比赛训练计划和训练后的恢复策略提供参考。
研究结果显示，在一定人数范围内，若保持小场地比赛中球员的人均面积相等，球员的总跑动距离会随着小场地比赛人数的增多而显著升高，中速跑距离、中高速跑距离和高速跑距离也表现出同样的趋势，与第1个研究假设一致。Gaudino等[18]在5对5附门将、7对7附门将、10对10附门将小场地比赛的研究中也得到了相似的结果，说明分组对抗的人数是影响小场地比赛中球员跑动距离的主要因素之一。长期以来，学界关于不同类型小场地比赛跑动表现的研究[19-20]对象集中在优秀运动员，尚无研究针对大学男子球员进行报道。现阶段我国正在大力推广校园足球，广大青少年也获得了更多接触足球运动、参与足球比赛的机会。本文拓展了小场地比赛的应用人群，选择大学男子球员作为研究对象，研究结果一方面为高校足球教练员合理设计小场地比赛方案提供参考，另一方面为高校足球运动的合理开展提供了科研支撑。跑动是足球比赛和训练中的基本动作模式，本文结果也提示教练员，若要达到发展球员持续跑动能力的目的，在设计训练方案时可考虑安排人数较多的小场地比赛。但本文存在样本量小等不足，在今后相关研究中可以考虑采用定量和定性的互证提高研究的效度。
与跑动距离和跑动速度相反，研究结果显示，球员的总变速次数随着小场地比赛人数的增多而减少，同样的趋势也体现在低加速和低减速次数、中加速和中减速次数方面，这与第1个研究假设相反。上述结果说明，在一定人数范围内，小场地比赛的人数越少对球员变速的要求越高，提示教练员若想通过小场地比赛提高球员的变速、变向等灵敏能力，应重点考虑人数相对较少的小场地比赛。在3种类型小场地比赛中，球员的高加速和高减速次数、最高加速和最高减速次数占总变速次数的21.68%~23.34%，低于前人研究结果。Akenhead等[21]研究发现，正式足球比赛中优秀男子球员的高加速、高减速和最高加速、最高减速次数占总变速次数的41.23%。与本文研究结果不同的原因可能有以下2个方面：①运动水平不同。优秀男子球员变速、变向（包括急停、急转和重新起动）能力优于大学男子球员，优秀男子球员的下肢肌肉既有良好的向心工作能力，还具备相应的离心和等长工作能力，他们更善于通过调整身体姿态和跑动步伐控制速度。Sayers[22]研究表明，优秀男子球员在变向前后会刻意地调整姿态，其在保持躯干后仰的同时缩短步长、在变向后躯干前倾的同时增加步频，这在很大程度上提高了变向跑动的经济性。②比赛和训练之间的差异。以小场地比赛为代表的日常训练更侧重中低速变速跑，而正式比赛则强调高速变速跑，提示在小场地比赛中教练员应尽可能采取言语鼓励、降低触球次数、快速传接球、快发门球和定位球等手段，维持并提高场上球员的比赛强度和攻防转换节奏，从而提高比赛与训练的结合度。
3.2 球员在3种类型小场地比赛中的能量消耗差异研究[23]表明，在不计风阻的情况下，基于运动员跑动加速度推导的能量消耗能够有效地评定集体球类项目运动员的内部负荷。根据Di Prampero等[7]提出的变速跑能量消耗公式，结合GPS设备记录的跑动加速度，对3种类型小场地比赛中球员的能量消耗进行了计算，以1 min为单位进行标准化处理后得到的结果显示，球员在4v4+GK、6v6+GK和8v8+GK小场地比赛中的能量消耗分别是0.62、0.65和0.67 kJ/kg，统计学分析结果显示，能量消耗随着小场地比赛人数的增多而升高，这支持了第2个研究假设。Osgnach等[8]报道了优秀球员在正式比赛中的能量消耗，本文对该研究结果进行标准化处理后发现，意大利足球甲级联赛中球员每分钟的能量消耗约为0.64 kJ/kg，与本文中6v6+GK和8v8+GK小场地比赛中球员的结果基本一致。以上结果说明，正式比赛中运动员每分钟的能量消耗与20 min（3节、每节6 min、节间间歇90 s）的6v6+GK或8v8+GK小场地比赛的刺激程度相似，提示教练员在日常训练中可安排类似的运动与间歇比和对抗人数的小场地比赛，以达到模拟正式比赛的目的。以能量消耗为划分标准的足球小场地比赛中球员的高强度（≥20 W/kg）跑动距离为16.59~18.16 m/min，高于以跑动速度为划分标准的高强度（≥4.0 m/s）跑动距离（10.66~13.41 m/min），说明以跑动速度为依据的划分标准忽略了足球小场地比赛中球员变速和变向对运动强度的影响，低估了高强度活动所占的比例。这提示在今后的足球实践和科学研究中，可考虑以能量消耗为判别标准评定足球小场地比赛中球员的高强度活动。
本文的局限主要是未采用心率、主观疲劳度和血乳酸等指标辅助监控球员小场地比赛时的内部负荷。未来研究时如果条件允许，可考虑将上述指标与球员跑动表现、能量消耗结合，共同评定不同类型小场地比赛对球员内、外部负荷造成的影响，从而更全面地反映足球项目的特征。
3.3 在2种划分标准下小场地比赛高强度活动占比的比较比较了在2种划分标准下高强度活动占比，结果显示在小场地比赛中，以能量消耗为划分标准的高强度活动占比（4v4+GK、6v6+GK和8v8+GK分别是17.73%、17.00%和18.07%），高于以跑动速度为划分标准的高强度活动占比（4v4+GK、6v6+GK和8v8+GK分别是11.35%、12.51%和13.34%）。这支持了第3个研究假设，也与既往足球等集体球类项目比赛的研究结果[8]一致，说明以跑动速度为标准的划分方式低估了足球比赛和训练中的高强度活动占比，且在人数较少的小场地比赛中尤为明显。既往针对优秀球员小场地比赛的研究[8]发现，在2种划分标准下球员高强度活动占比的差异为6%，但该研究未对小场地比赛类型做进一步区分。本文的创新之处在于，发现了在3种不同比赛人数的小场地比赛中，在2种划分标准下高强度活动占比的差异有所不同，且差异程度随着小场地比赛人数的增多而降低，说明对于人数相对较少的小场地比赛（如4v4+GK），GPS设备中以速度为划分标准的高强度活动占比与“真实值”的误差较大。这提示人数较少的小场地比赛往往出现在季前赛阶段（球员陆续归队），这类小场地比赛存在球员高强度活动量较低的问题，建议训练后安排其他训练内容以达到提高刺激、恢复体能的目的。
本文还存在以下局限性：由于对能量消耗的计算建立在球员跑动的基础上，而小场地比赛中球员除了跑动还要完成一定次数的跳跃、拦截和抢断等动作，由于目前尚不能定量分析这些动作对能量消耗的影响，因此球员在实际训练中的能量消耗可能更高。未来，关于跑动能量消耗的理论研究和实践有待进一步完善和补充。
4 结论① 在一定人数范围内球员人均面积相等情况下，人数较多的小场地比赛适合发展球员的持续跑动能力，人数较少的小场地比赛适合发展球员的变速、变向等灵敏能力。②在小场地比赛中球员的能量消耗和代谢功率会随着小场地比赛人数的增多而升高，在6v6+GK和8v8+GK小场地比赛中球员每分钟的能量消耗均接近正式比赛水平，教练员可安排类似形式的小场地比赛达到模拟正式比赛的目的。③以跑动速度为标准的划分方式低估了足球训练中的高强度活动占比，且在人数较少的小场地比赛中尤为明显。建议教练员不仅要注意不同类型小场地比赛对运动员内、外部负荷刺激的区别，合理增减小场地比赛的人数，还可在使用GPS设备监控训练负荷时采用能量消耗作为判别标准，评价小场地比赛的高强度活动。
作者贡献声明：
缪律：提出论文选题，设计论文框架，撰写论文；
吕季东：搜集统计数据，分析数据；
吴瑛：审核论文选题，修改论文框架，修改论文；
朱洁：核实数据，修改论文。
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