Como sentarse en una bici de Triatlón

En un artículo publicado en Bicycle Sports (el sitio de Internet no funciona actualmente) John Cobb planteaba las siguientes consideraciones:

Aunque parezca extraño, hay un gran número de ciclistas que no saben como
sentarse correctamente en la bici.
Sentarse en ángulo recto y flexionar la espalda hacia adelante supone un
mayor stress en la columna y lleva a una posición que no es aerodinámica ni
adecuada para una buena producción de potencia.
La manera apropiada de sentarse en una bici es rotar hacia adelante la
pelvis de modo que la parte inferior de la columna esté en una posición neutral.
Los diagramas abajo demuestran la manera correcta e incorrecta de sentarse.

Además, girando el asiento 5 a 15 grados hacia un lado puede ayudar a obtener
una posición adecuada en la bici.

Obviamente esta rotación no es posible cuando la inserción de la vela en el cuadro no es redonda.

Fuente: http://www.amtriathlon.com/2006/12/como-sentarse-en-una-bici-de-tria-este.html#ixzz2FgfflDDc

Cadencia y Torque

Es sabido que el acondicionamiento metabólico –medido por la potencia/ritmo al umbral de lactato- es el determinante fisiológico principal del rendimiento en los deportes de fondo, incluido el ciclismo y el triatlón, pero el análisis de las demandas neuromusculares de los entrenamientos y las competencias ofrece información complementaria de gran utilidad.
El análisis por cuadrantes (ver Quadrant Analysis) es una herramienta diseñada por el Dr. Coggan para realizar este tipo de análisis a partir de los datos capturados por los medidores de potencia.

Análisis por Cuadrantes

Los fisiólogos ha utilizado los diagramas fuerza-velocidad para analizar las propiedades contráctiles de las fibras musculares desde la década del ’20. En este caso la velocidad a utilizar es la velocidad tangencial del pedal (CPV) dado que es un buen predictor de la velocidad angular articular y la velocidad de contracción muscular en el ciclismo, este valor se puede calcular a partir de la cadencia conociendo la longitud de las palancas:

CPV = C*CL*2*Pi/60 en m/s
Donde: C=cadencia(rpm), CL=longitud de palanca(m)

Dado que los actuales medidores de potencia no ofrecen medición directa de la fuerza o el torque, se utilizará la fuerza promedio (en los 360grados) efectiva (tangencial a las palancas) aplicada a los pedales (ambas piernas) que se puede derivar a partir de la potencia y la velocidad tangencial ya calculada:

AEPF = P/CPV en N
Donde: P=potencia(watt) y CPV=velocidad tangencial(m/s)

La potencia en el umbral (y su cadencia asociada) constituyen referencias útiles para separar casos de relativamente alta/baja fuerza aplicada a los pedales y cadencia. Esta distinción no es totalmente arbitraria dado que estudios científicos ha demostrado que –a cadencias normales para el ciclista- la potencia al umbral funcional constituye una intensidad por encima de la cual comienza un importante reclutamiento de unidades motoras compuestas por fibras de contracción rápida (tipo II).
Si bien la duración del esfuerzo es otro factor relevante en el reclutamiento muscular, esta división en cuadrantes puede ser descripta de la siguiente manera:

Cuadrante I (arriba derecha): fuerza elevada y alta velocidad. Básicamente sprints, ataques y en general esfuerzos por encima del umbral en alta cadencia.

Cuadrante II (arriba izquierda): fuerza elevada y baja velocidad. Fundamentalmente arranques de parado, aceleraciones desde baja velocidad y escaladas.

En estos dos casos la fuerza involucrada es elevada y es esperable un gran reclutamiento de fibras musculares de contracción rápida.

Cuadrante III (abajo izquierda): poca fuerza y baja velocidad. Pedaleo “social”, trabajos regenerativos y en las pruebas de pelotón situaciones donde es posible “pedalear suave”. No tiene un efecto de entrenamiento importante a menos que la duración sea extremadamente larga.

Cuadrante IV (abajo derecha): poca fuerza y alta velocidad. En entrenamiento un caso típico son los trabajos de alta cadencia (“revoleando”) orientados a mejorar la técnica de pedaleo, en competencias de pelotón donde es necesario acelerar rápidamente también es muy utilizada esta zona.

En estos diagramas las líneas de potencia constante son hipérbolas derechas, en el siguiente ejemplo se representa la correspondiente a la potencia al umbral funcional (click para ampliar):


El recuadro blanco con una cruz es el “centro de masa” del diagrama de dispersión y representa un promedio ponderado de fuerza y velocidad.

Cadencia Óptima

La variación patrón de reclutamiento muscular (tipo de fibras) con la cadencia parece ser el principal factor determinante de la cadencia óptima para cada individuo a determinada potencia, al menos en evento donde ésta no está restringida por necesidades particulares como es el caso de las pruebas contrarreloj o el triatlón sin drafting.

Analicemos el problema utilizando la herramienta la herramienta recién presentada.

Desde hace algunos años se sabe que la relación entre la fuerza aplicada a los pedales y la velocidad tangencial de los mismos (o entre el torque y la cadencia) al pedalear es esencialmente lineal, es decir, a medida que la velocidad tangencial de los pedales aumenta la fuerza máxima que se puede generar disminuye:


Donde:
TIP: torque instantáneo pico en una vuelta de pedal
TREV: torque promedio en una revolución completa del pedal
Fuente:

Inertial-load method determines maximal cycling power in a single exercise bout
JAMES C. MARTIN. BRUCE M. WAGNER, and EDWARD F. COYLE
Human Pefformance Laboratory, Department of Kinesiology and Health Education, The University of Texas al Austin, Austin, TX 78712

En consecuencia la relación potencia-velocidad (o potencia-torque) se puede describir por una parábola invertida con un máximo en la mitad de la velocidad máxima (teórica) de pedaleo (es decir la abcisa al origen de la recta fuerza-velocidad). Esto implica que existe una única cadencia (velocidad de los pedales) a la cual se puede generar la máxima potencia.

Por otra parte cualquier curva de potencia constante es una hipérbola derecha y la que representa la potencia máxima está completamente por encima de la relación fuerza-velocidad excepto en un punto: la potencia máxima solo se alcanza en esa cadencia óptima.

A cualquier potencia sub-máxima la curva de potencia constante correspondiente quedará por dbajo de la relación fuerza-velocidad en una porción determinada, es decir que dicha potencia puede ser generarada usando una variedad de combinaciones de fuerza y velocidad, pero si la velocidad (cadencia) es demasiado baja o demasiado alta, no se podrá producir la fuerza suficiente par lograr esa potencia (los tramos de la hipérbola que quedan por encima de la línea de fuerza-velocidad máxima.

Y esto que tiene que ver con el reclutamiento de unidades motoras ?
Dado que la fuerza aplicada al pedal durante un esfuerzo máximo a cualquier velocidad de pedaleo presumiblemente representa el reclutamiento de todas las unidades motoras, el punto en la línea de potencia constante que está mas lejos de la línea fuerza-velocidad, al menos teóricamente, representa el reclutamiento de la menor cantidad de unidades motoras necesarias para generar esa potencia.
A una cadencia mas alta o mas baja, deben reclutarse mas unidades motoras debido a que la fuerza requerida es mas cercana a la máxima que los músculos pueden generar a esa velocidad (cadencia).

A pesar que indudablemente hay otros factores involucrados, este modo de ver las cosas ayuda a explicar porqué la cadencia tiende a incrementarse con la potencia, o por qué individuos con mas unidades motoras de Tipo I (y por lo tanto una relación fuerza-velocidad mas empinada) tienden a una cadencia preferida mas baja.

Como dato complementario referido específicamente al triathlon de larga distancia podemos agregar que los registros publicados de las últimas ediciones del Ironman de Hawaii muestran cadencias promedio en el rango de 80-85rpm en un rango amplio de atletas de elite.

Fuente: http://www.amtriathlon.com/2007/02/cadencia-y-torque.html#ixzz2FgfaIOeB

Perfil de Potencia

El Dr. Andrew Coggan ha publicado un esquema muy interesante para analizar el perfil de potencia en ciclismo (Power Profiling), la utilidad es similar a la de las tablas de Jack Daniels para el pedestrismo: permite analizar fortalezas y debilidades en distintas áreas y tener una idea de nuestro nivel relativo.

Las intensidades elegidas corresponden a las duraciones siguientes y están elegidas para ser representativas de:

• 5seg: potencia neuromuscular
• 1min: capacidad anaeróbica
• 5min: máximo consumo de oxígeno
• 1h: Umbral Funcional

Hay que tener en cuenta que la máxima potencia promedio en 1min, si bien es razonablemente representativo de la capacidad aneróbica del individuo tiene, necesariamente, una contribución del metabolismo aeróbico de manera que no es independiente del VO2max. Adicionalmente 1' puede no ser suficiente para agotar la capacidad anaeróbica en algunos indivíduos.
De igual manera la máxima potencia promedio en 5min tiene muy buena correlación con la potencia al VO2max pero no coincide exáctamente con esta debido a la contribución anaeróbica en esa duración (un especialista puede sostener una potencia del 105% al 110% de la correspondiente a su VO2max durante 5min).

La primera fila de la tabla corresponde a los valores de los mejores atletas del mundo en las especialidades mas representativas:

• sprinters de pista para 5s
• corredores de km para 1'
• especialista en persecución para 5'
• contrarrelojistas/escaladores para umbral

Los valores NO corresponden a un único atleta sino a los mejores en cada especialidad.
La última fila corresponde a valores estándar para personas no entrenadas.
La relación entre la primera fila y las restantes es lineal por construcción.


Ejemplos

Un perfil razonablemente plano corresponde a un ciclista que puede desempeñarse en forma pareja en un rango amplio de eventos, es típico de los ciclistas amateurs, no especialistas:Un Sprinter generalmente presenta un perfil claramente descendente:Un especialista en persecución tiende a tener un perfil en V invertida:Un contrarrelojista o un escalador tienden a un perfil claramente ascendente:Que perfil tendrá un triatleta ?

Si bien no hay muchos datos publicados sería de esperar que un triatleta de larga distancia tenga un perfil similar al de un contrarrelojista:
Esta última tabla corresponde a mis valores personales, es decir un triatleta amateur de "mitad de tabla", los test son contemporáneos de parciales de ciclismo de 2h32' en el Medio de Mar del Plata (10% en general) y 5h17' en el Ironman de Brasil (11% en general).

Fuente: http://www.amtriathlon.com/2007/04/perfil-de-potencia.html#ixzz2FgfU5kNW

Taper o Puesta a Punto

El entrenamiento de puesta a punto (Taper en inglés) es la reducción de la carga de entrenamiento durante un periodo de tiempo, con el objetivo de reducir la fatiga fisiológica y psicológica producida por el entrenamiento sin perder las adaptaciones fisiológicas obtenidas a fin de optimizar el rendimiento competitivo.

El entrenamiento de puesta a punto se realiza en los días previos a una competición importante y puede durar de 7 a 21 días, si bien en general hay consenso entre los entrenadores y atletas sobre su importancia, la duración óptima de este período y el tipo de reducción y composición de la carga de entrenamiento es un tema de discusión.

Varios estudios demuestran la importancia de la planificación de la carga y sus componentes de entrenamiento (volumen, intensidad, frecuencia...) durante el periodo de puesta a punto, consiguiendo mejoras del rendimiento de hasta un 5%, según las estrategias planteadas.

Especialmente interesantes son los trabajos de Banister EW, Carter JB, Zarkadas PC
Modelling the effect of taper on performance, maximal oxygen uptake, and the anaerobic threshold in endurance triathletes y Training theory and taper: validation in triathlon athletes.

Por ejemplo con 10 días de taper en triatletas entrenados, muestran la mayor eficacia de estrategias bajo volumen-alta intensidad que de estrategias baja intensidad-volumen medio, en las que hay una reducción lineal del volumen.

Ganancias de un 4% en un test máximo de carrera de 5km y de 5,4% en la potencia máxima en una prueba progresiva en el cicloergómetro con la estrategia bajo volumen-alta intensidad.
Las ganancias con la estrategia baja intensidad-volumen medio fueron menores: 1,2% y 1,5% respectivamente.

La aplicación del Modelo Impulso Respuesta permite una planificación individualizada de los períodos al considerar la evolución temporal de los procesos de adaptación y fatiga propios del atleta, si consideramos el efecto relativo que tiene una misma carga de entrenamiento en función de cuantos días antes de la competencia es realizada observaremos la denominada “curva de efecto”:

Podemos ver que la curva es razonablemente plana hasta unos 2 a 3 meses previo a la competencia objetivo, este período sería lo que habitualmente se denomina período de “base” o preparación general.

Si vemos en forma mas detallada lo que ocurre en estos últimos 2 a 3 meses vemos que la curva de efecto crece rápidamente hasta faltando unas 3 semanas para la fecha objetivo, este es el período donde los entrenamientos tienen el mayor efecto sobre el rendimiento el día de la carrera y habitualmente se dedica a la preparación especial para la competencia, es decir en este período se realizan los entrenamientos mas específicos.


En las últimas tres semanas la curva de efecto se estabiliza y luego cae muy rápidamente volviéndose negativa faltando 4 a 6 días para la competencia, esto quiere decir que en estos últimos días el efecto agudo (fatiga) supera al efecto crónico (adaptación) inducido por los estímulos de entrenamiento, este período es donde es conveniente que tenga lugar la puesta a punto, taper o descarga pre-competitiva.

Las curvas usadas en este ejemplo fueron realizadas con el software The RaceDay Performance Predictor y corresponden a un “caso típico” con una constante de tiempo de adaptación de 42 días y de fatiga de 7 días, el momento en que la curva comienza a crecer, llega a su pico y se vuelve negativa varía en función de estos parámetros, especialmente en función de la constante de tiempo de fatiga, que es indicativa de la capacidad de recuperación del atleta.

Fuente: http://www.amtriathlon.com/2008/08/taper-o-puesta-punto.html#ixzz2FgfMNIrG

Viento, que viento ?

Cualquiera con mínima experiencia en la bicicleta tiene una idea de la importancia que tiene el viento en la velocidad de avance aunque muchas veces el viento real que debemos soportar en una competencia no es tan elevado como podemos pensar en base a los datos meteorológicos publicados, en esta nota intentamos analizar que vientos soportamos efectivamente en competencia.

Viento Aparente

Como primera medida debemos considerar que el viento real se combina con el viento provocado por el avance para componer el viento que realmente influye sobre el ciclista y su bicicleta, este sería el viento que mediríamos si colocáramos una anemómetro y una veleta sobre la bicicleta, su magnitud y dirección depende de la magnitud y dirección del viento real y de la velocidad de avance, como se ilustra en la figura inicial.
Si bien los cálculos son sencillos, dado que involucran algunos conocimientos de trigonometría, vamos a obviarlos y referirnos a una aplicación gráfica en el sitio de Hed que es muy simple de utilizar e ilustra bien el concepto: Apparent Wind Speed Calculator.

Uno de los problemas que surge con el uso de la herramienta anterior es la tendencia a sobreestimar la magnitud del viento real, por ejemplo Martín, et al reportan que cuando realizaron los experimentos que condujeron a la publicación del artículo Validation of a mathematical model for road cycling power reportan que el viento en el aeropuerto donde hicieron las pruebas era muy fuerte, las banderillas hacían ruido, y sin embargo, la velocidad del viento medida a la altura del centro de masa del conjunto bicicleta/ciclista (alrededor de 1m) no superó nunca los 15km/h.

Podemos entender esta aparente incongruencia si pensamos que la velocidad del viento reportada por las estaciones meteorológicas está medida a 10 o mas metros de altura, por otra parte la velocidad del viento en contacto con el suelo es cero, en cualquier altura intermedia habrá un gradiente creciente y, a la altura que nos interesa para el ciclismo (alrededor de 1m) la velocidad del viento será sustancialmente menor que a la altura de las estaciones meteorológicas como se puede apreciar en la siguiente ilustración:

La relación existente entre el viento a diferentes alturas se puede cuantificar mediante una curva potencial cuyo exponente depende del perfil del terreno y de la estabilidad del aire, en promedio la velocidad a 1m de altura es del orden del 50% de la velocidad a 10m en zonas costeras abiertas y del 40% en zonas pobladas (ver Wind gradient).

Existe actualmente en desarrollo un sensor de velocidad y dirección de viento con capacidad ANT+ cuya disponibilidad sería muy interesante para tener datos en condiciones reales de carrera: Chung-On-A-Stick.

De momento, si bien sería posible medir la velocidad a 1m de altura en distintos puntos de un circuito real de competencia con un anemómetro portátil y realizar los cálculos punto a punto, estas consideraciones son importantes cuando queremos analizar el ángulo de incidencia del viento aparente para tener en cuenta su efecto en el CdA, en lo sucesivo analizaremos un método analítico que nos permitirá estimar la magnitud del viento que se presenta en condiciones reales de carrera.

Viento Virtual

El viento real lo podemos descomponer  en una componente es perpendicular a la dirección de avance que se cancela por el apoyo de las ruedas en el suelo y una componente en la dirección de avance que es la que nos interesa para este análisis. En lo sucesivo analizaremos la magnitud de esta componente.

El método presentado es una variante del desarrollado por el Dr. Chung para la determinación en forma indirecta del coeficiente de resistencia aerodiámica (ver Indirect estimation of CdA using a power meter) y requiere conocer la densidad del aire (se puede estimar a partir de la altitud, temperatura y humedad relativa) los parámetros del ciclista y su bicicleta:

• Masa de ambos
• Coeficiente aerodinámico (CdA)
• Coeficiente de Resistencia a la rodadura (Crr)

Sumados a los datos del recorrido que se pueden obtener de un medidor de potencia:

• Velocidad
• Potencia
• Altitud

En nuestro caso vamos a tomar datos reales de la edición 2008 del Ironman 70.3 de Hawaii, una competencia que se realiza en la Isla Grande de Hawaii y comparte la parte mas “interesante” del recorrido de ciclismo del legendario Ironman de Hawaii, un lugar caracterizado por los fuertes vientos y en un año que no fue la excepción: hubo un viento importante.

Los datos fueron recolectados con un medidor de potencia PowerTap SL 2.4 y combinados con la altitud medida por un Polar RS800 (barométrico), en el siguiente diagrama se pueden ver las curvas correspondientes:

Para estimar el viento utilizamos la ecuación simplificada de la potencia:

w = v*(m*g*(Crr + s + a/g) + 0.5*ρ*CdA*(v+vw)^2)

Donde
w = Potencia medida por el PowerTap
v = Velocidad medida por el PowerTap
m = Masa total (ciclista + bicicleta)
g = 9.81 m/sec^2
Crr = Coeficiente de resistencia a la rodadura
s = pendiente calculada a partir de la variación de altitud y la distancia recorrida
a = aceleración calculada a partir de la variación de velocidad
ρ = densidad del aire
vw = velocidad del viento en la dirección de avance
CdA = área frontal efectiva o coeficiente aerodinámico

Como se puede ver de la descripción anterior todos los datos están disponibles y la única incógnita es la velocidad del viento que recibe el ciclista.
Esta ecuación simplificada es válida en la medida que no se utilicen los frenos y los parámetros sean constantes, por ej.

• Crr: la superficie debería ser similar
• CdA: el ciclista no debe cambiar de posición

En la práctica estos requerimientos se cumplen solo parcialmente debido a que existen variaciones en la superficie que afectan la resistencia a la rodadura, si bien la misma posición fue mantenida en la gran mayoría de la carrera, hubo períodos cortos fuera de la posición aerodinámica en los puestos de abastecimiento y retomes además de uso de los frenos en uno de los retomes, estas variaciones no consideradas en el modelo se van a reflejar en un viento calculado mayor que el real.

En el siguiente gráfico (generado con una variación de una planilla publicada por Alex Simmons) se pueden observar la curva de elevación virtual que aproxima la elevación medida y el viento derivado ("viento virtual") utilizando este método utilizando intervalos discretos de 3':

Es importante tener en cuenta que con este método se estima solo la componente del viento en la dirección de avance del ciclista (los valores positivos son en contra del avance y los valores negativos, a favor) y no tiene en cuanta las variaciones del CdA con el ángulo de incidencia del viento aparente.

Una fuente adicional de error es la resolución de la medición de altitud (1m) y el hecho que el barómetro del RS800 no está compensado en temperatura.

De acuerdo a estos cálculos la velocidad del viento efectivo nunca superó los 20km/h a favor o en contra, en el siguiente histograma se grafica la frecuencia relativa de la velocidad del viento en intervalos de 5km/h: 

la velocidad del viento efectiva fué inferior a los 15km/h durante la gran mayoría de la carrera aún en un circuito caracterizado por los fuertes vientos.

Como se puede ver la proporción de tiempo con viento en contra supera largamente la proporción con viento a favor, este resultado es esperable dado que en los tramos viento en contra se va mas lento que en el mismo tramo viento a favor y por lo tanto el tiempo en dicha condición es mayor, esta es la causa por la cual, cuando hay viento, las carreras son mas lentas que en condiciones de relativa calma.

Una aplicación potencialmente interesante de estos métodos es la utilización para análisis y diseño de una estrategia óptima de ritmo de carrera (definida como aquella que permite realizar el recorrido en el menor tiempo posible para una potencia disponible determinada) en condiciones de viento y desnivel, ver Distribución del esfuerzo en el ciclismo s/drafting y Análisis de la distribución del esfuerzo pos-carrera.

Fuente: http://www.amtriathlon.com/2008/09/viento-que-viento.html#ixzz2FgfCYuWQ

Curva de Fatiga en Carrera

Una inquietud que frecuentemente surge entre los corredores es qué relación existe entre las marcas para las diferentes distancias y, especialmente cuando estamos por correr una distancia por primera vez, como estimar el ritmo al que podríamos llegar a correr. 

Es claro que si bien ambas cuestiones están relacionadas la segunda es notablemente mas difícil de responder que la primera, o en palabras del  famoso entrenador de beisbol Yogi Berra: “Es difícil hacer predicciones, especialmente sobre el futuro”.


La primera cuestión es lo que se conoce como curva de fatiga o curva de duración-intensidad, el famoso entrenador y fisiólogo J. Daniels propuso una solución mediante sus conocidas tablas VDOT (ver Jack Daniels’ VDOT Tables) cuya utilización es muy simple: utilizando una marca para una distancia conocida uno determina un índice (llamado VDOT) que se utiliza para identificar las “marcas equivalentes” para otras distancias y los niveles de intensidad de entrenamiento apropiados para ese atleta.

La idea de “marca equivalente” no es tan simple como parece a simple vista y conviene revisar el origen de estas tablas para entenderla mejor.

La idea básica es relativamente simple y se basa en dos curvas (ambas obtenidas a partir de datos experimentales sobre una población de atletas de elite):

La curva de economía de carrera: relaciona la velocidad de carrera con el consumo de oxígeno necesario para sostenerla
La curva de duración-intensidad: relaciona la duración de la prueba con la proporción del consumo máximo de oxígeno que se puede mantener

No vamos a entrar en los detalles matemáticos (pueden encontrarse en Daniels-Gilbert Formula ) pero es sencillo ver que estas dos curvas (con sus respectivas ecuaciones) producen una familia de curvas duración-velocidad que permiten construir las conocidas tablas distancia-tiempo indexadas por el VDOT (una especie de VO2max normalizado).

Aproximadamente por la misma época se publicaron trabajos intentando modelizar la curva de fatiga con una simple ecuación exponencial (Riegel PS, Time Predicting. Runner’s World Magazine 12(8) 1977 / Riegel PS, Athletic Records and Human Endurance, American Scientist, pp. 285-290, May-June 1981) de la forma:

Tiempo = A * (Distancia)^B

En la que A y B son constantes obtenidas a partir de los datos experimentales, A es simplemente un factor de proporcionalidad y es el exponente B el que determina el comportamiento de la curva, a este coeficiente Riegel lo llamó “factor de fatiga” porque un valor mayor indica un atleta menos resistente a la fatiga: sus marcas caen mas cuando aumenta la distancia.

Si utilizamos los datos de las tablas de Daniels para ajustar la ecuación de Riegel encontramos que el factor de fatiga es aproximadamente 1.06 con independencia del VDOT (con un R^2 > 0.99 para duraciones desde los 5’ hasta las 3hs).

Este resultado es interesante porque, para un determinado rango de intensidades, conduce a la conocida regla empírica de sumar 10seg/km (o 4seg/400m en la pista) cuando se duplica la distancia, por ejemplo si un atleta corre 5000m en 19’ (3’48”/km) el tiempo estimado para 10000 sería:

T10k = T5k * (10000/5000)^1.06 = T5k * 2.0849 = 39’37” (3’58”/km)

El efecto es similar siempre que se duplica la distancia.

Veamos cómo se comportan estas fórmulas cuando las aplicamos a las marcas de uno de los mejores fondistas de todos los tiempos, el etíope Haile Gebrselassie, utilizando sus mejores marcas personales desde los 1500m hasta los 42km buscamos la curva de mejor ajuste y encontramos justamente un factor de fatiga de 1.06:

En la última columna se puede ver el VDOT calculado según las fórmulas de Daniels-Gilbert para esa marca y en la siguiente gráfica las marcas reales en relación a la curva de fatiga ajustada:
En ambos casos se puede ver que las distancias en las que se especializó (5000 y 10000) son las que registran VDOT mas altos y los puntos están por debajo de la curva (un mejor tiempo que el esperado por la curva) y que en las que ha competido menos frecuentemente (15k y 25k) muestran un menor rendimiento al esperado según la curva de fatiga.

Este último gráfico muestra las curvas de fatiga pero expresadas en función de la duración de la carrera en lugar de la distancia y, mirando la escala de la derecha la intensidad relativa respecto a su mejor ritmo de 1h (Ritmo de Umbral Funcional o T-Pace en la terminología de J.Daniels):

Si dejamos todas su mejore marcas excepto la de maratón y usamos la curva de fatiga para estimar su tiempo en los 42km el resultado es muy parecido a su reciente mejor marca:

Si para construir su curva de fatiga utilizamos su mejores marcas en 5000, 10000 y medio maratón se podría esperar que si logra mantener esa misma relación hasta la maratón su marca podría bajar hasta las 2:03:20, considerando solo 5000 y 10000 se podría esperar que se acerque a los 58’ para la media maratón y baje las 2h2’ para la maratón, pero recordemos el yoguismo citado al comienzo ;-)

¿Que ocurre cuando intentamos aplicar este análisis a los resultados de atletas sub-elite?
En principio se suele obtener un razonable grado de ajuste con las siguientes salvedades:

1. El factor de fatiga suele ser superior a 1.06 (es decir la velocidad disminuye mas del 4% cuando se duplica la duración de la prueba)
2. Para duraciones más largas el atleta suele “caer por debajo de la curva”

La primera implica que los valores de VDOT se reducen para distancias más largas y la segunda que aunque las marcas pueden tener una buena correlación para distancias más cortas la relación suele deteriorarse muy fuertemente a partir de duraciones superiores a las 2-3hs excediendo lo previsto por la simple extrapolación de la curva para menores duraciones.

Por ejemplo usando los datos de un atleta amateur con un buen entrenamiento para 42km (Oscar Zárate, entrenado por Marcelo Spinelli, http://www.staa.com.ar/) podemos ver que la curva obtenida con las marcas de 10k y media maratón:Se mantiene razonablemente hasta la distancia de la maratón:

Para los que estén interesados en calcular su propia “curva de fatiga” pueden la planilla de cálculo utilizada en este artículo (CurvaDeFatigaEnCarrera) y, si lo desean, comentar sobre los resultados obtenidos.

Fuente: http://www.amtriathlon.com/2008/10/curva-de-fatiga.html#ixzz2FgeyYNMm

Distribución óptima del esfuerzo en el ciclismo s/drafting

Es bastante evidente que en condiciones de calma y en un circuito plano la mejor estrategia consiste en mantener una potencia lo mas pareja posible, un ejemplo de esto son las pruebas de 1h en pista, un caso muy interesante en este sentido se puede ver en el trabajo de Padilla y otros describiendo la preparación y ejecución del record del mundo de la hora por Miguel Indurain: Scientific approach to the 1-h cycling world record: a case study

En condiciones no tan ideales, es decir con viento y en circuitos no planos, como las que se presentan en las pruebas contrarreloj de ruta y en los tramos de ciclismo de los duatlones y triatlones de larga distancia sería esperable que la estrategia óptima no sea la misma, especialmente cuando consideramos que la relación entre la velocidad de desplazamiento del ciclista y la potencia requerida para conseguirla tienen una relación no-lineal.

Veamos primeramente cual sería la manera mas eficiente de distribuir el esfuerzo en condiciones de viento, para analizarlo planteo un modelo simplificado en dos tramos, suponiendo que el viento viene siempre de la misma dirección paralela al sentido de avance (ida viento en contra, vuelta a favor), no hay cobertura de ningún tipo ni pérdidas en los retomes.

Como ejemplo vamos a utilizar una hipotética contrarreloj de 40km con los siguientes parámetros:

Densidad del aire: rho=1.2 kg/m^3 (nivel del mar, 20C y 70% de humedad)
Área
frontal efectiva: CdA=0.25 m^2
Coeficiente de resistencia a la rodadura:
Crr=0.004
Masa total (ciclista + bici): M=80 kg

Adicionalmente vamos a suponer que nuestro ciclista tiene una potencia al umbral funcional de 250watts y utilizar este valor como restricción para la potencia normalizada considerando que la duración va a estar en el entorno de 1h, es decir una intensidad relativa o factor de intensidad IF=1, en caso de una prueba de diferente duración o si fuera el tramo de ciclismo de un triatlón o duatlón este valor debería ser diferente.

¿Por qué tomar como base la potencia normalizada?
En principio bajo la hipótesis que, en condiciones variables, es más representativa del esfuerzo realizado que la potencia promedio. Para más información ver Potencia Normalizada: NP y xPower.

¿Por qué estos valores?
Porque pueden considerarse relativamente representativos de un triatleta amateur de nivel medio pero los resultados son similares para potencias superiores e inferiores.

Resumiendo nuestro problema de optimización consiste en encontrar la velocidad y la potencia para cada tramo del circuito que permite realizar el recorrido en el menor tiempo posible, sin exceder la potencia normalizada prefijada que opera como una restricción global.

Utilizando la herramienta Solver de Excel obtenemos los siguientes resultados:

Caso 1: circuito llano y sin viento

Tomemos como base un escenario sin viento y llano, en estas condiciones lo mejor es una intensidad constante:

la división en dos tramos es solamente para luego agregar variaciones.

Caso 2: circuito llano y con viento

Si agregamos un viento de 20km/h (en contra a la ida y a favor a la vuelta) y mantenemos la misma potencia en ambos tramos la velocidad y duración en cada tramo es la siguiente: 

Ahí se puede ver como se pierden alrededor de 4’20” por efecto del viento, fundamentalmente porque el tramo viento en contra dura casi el doble del tramo viento a favor.

Si consideramos que la resistencia aerodinámica no es lineal con la velocidad sería esperable que se pueda mejorar algo con una distribución diferente de la potencia (mas potencia en los tramos lentos y menos en los rápidos), para esto planteamos como objetivo de optimización minimizar el tiempo poniendo como restricción que la intensidad relativa no supere el 100% (es decir una restricción a la potencia normalizada), el resultado que se obtiene es:

Es decir una reducción de 15 segundos con una major distribución de la potencia, esta diferencia puede parecer pequeña pero, una vez que los factores principales como el entrenamiento y el equipamiento ya están optimizados, es significativa.

Lo que se puede apreciar es la conveniencia de realizar un esfuerzo ligeramente superior al promedio en el tramo lento (viento en contra un 4.4% más de potencia) y bastante menor en el tramo rápido (10% menos viento a favor).

Caso 3: circuito son pendientes y sin viento

Veamos ahora que ocurre si el circuito no es llano, vamos a suponer que el tramo de ida tiene un ascenso de 600m a razón de una pendiente constante del 3% y la vuelta en bajada en condiciones de calma (sin viento).
Si tratamos de mantener constante la potencia:

Vemos que en este caso la diferencia respecto al caso base supera los 7 minutos y posiblemente se pueda reducir con una diferente distribución del esfuerzo, volvemos a plantear el problema de optimización del tiempo total manteniendo la restricción a la potencia normalizada:

En este caso se puede lograr una notable reducción de más de 1 minuto si, en lugar de mantener un esfuerzo constante, se realiza un esfuerzo mayor (8% aprox. en este caso) en la subida y menor (también cercano al 8% en este caso) en la bajada.

Conclusiones

Cualitativamente se puede ver que los tramos “lentos” de los circuitos, donde la velocidad es menor a la promedio (subidas y tramos viento en contra) son los lugares adecuados para realizar un esfuerzo algo superior al promedio y en los tramos “rápidos”, donde la velocidad es superior al promedio (bajadas y viento favor) es donde es conveniente alguna reducción del esfuerzo.

En cualquier caso es importante tener en cuenta que estamos hablando de pequeñas variaciones sobre un esfuerzo base constante, las variaciones muy grandes también son sub-óptimas, especialmente cuando luego hay que correr!

Una aplicación interesante de estos conceptos es el análisis pos-carrera cuando se cuenta con los datos del medidor de potencia, la altimetría del circuito y una estimación del viento, para ver que tan lejana al óptimo teórico fue la distribución del esfuerzo, pero esto es material para una segunda parte.

La planilla de cálculos utilizada para los ejemplos presentados es: BikeOptimizer.xls

Fuente: http://www.amtriathlon.com/2008/12/distribucin-del-esfuerzo-en-el-ciclismo.html#ixzz2Fgep1EL1