Выявление взаимосвязи параметров спортивных трасс и результатов биатлонистов

Белякова М.Ю.1, Лебедева С.А.1, Мякишева Ю.О.1
1 Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации

Статья в журнале

Экономика и управление в спорте (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 3, Номер 2 (Апрель-июнь 2023)

Цитировать:
Белякова М.Ю., Лебедева С.А., Мякишева Ю.О. Выявление взаимосвязи параметров спортивных трасс и результатов биатлонистов // Экономика и управление в спорте. – 2023. – Том 3. – № 2. – С. 113-132. – doi: 10.18334/sport.3.2.119402.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=54898399
Цитирований: 1 по состоянию на 18.12.2023

Аннотация:
В период санкций и отстранения российских спортсменов от международных соревнований перед Министерством спорта Российской Федерации и профильными спортивными союзами стоит задача поддержания уровня профессионального мастерства отечественных спортсменов. Биатлон не является исключением. Целью авторов было проверить наличие взаимосвязи между параметрами спортивной трассы и результатами спортсменов для возможности создания в России в санкционный период условий максимально приближенных к международным стартам. Авторы изучили данные за десять зимних сезонов этапов Кубка мира, семь Чемпионатов мира и три Зимние Олимпиады и с помощью корреляционного анализа выявили, что существует «средняя» взаимосвязь между перепадами высот на трассе и чистого времени прохождения дистанции спортсменом-биатлонистом вне зависимости от гендерной принадлежности, а также наблюдается умеренная корреляция между максимальным подъемом на трассе и показателем чистого времени. В работе авторы обозначили, какое сочетание характеристик трасс способствует наилучшему спортивному результату. Данное исследование может быть полезно при планировании календаря соревнований спортивного биатлонного сезона и строительстве новых спортивных объектов на территории Российской Федерации.

Ключевые слова: биатлон, корреляционный анализ, экзогенные факторы, параметры трассы, чистая скорость прохождения дистанции

JEL-классификация: L83, Z21



Введение

Вопреки общеизвестному лозунгу «спорт вне политики» политическая сфера стала все глубже проникать в спортивную индустрию, сделав ее «полигоном» для демонстрации силы разных стран на международной арене [19] (Somov, 2022). Специальная военная операция на Украине однозначно показала, что спортивная отрасль все же является инструментом политического воздействия. Отстранение российских спортсменов от международных турниров стало одной из форм политических манипуляций, использованных против Российской Федерации. Тем не менее данный факт ставит перед государством, отечественными спортивными федерациями, тренерами, спортсменами и исследователями данной отрасли животрепещущий вопрос: как сохранить профессиональный уровень российских спортсменов, в частности биатлонистов, в период отстранения от международных соревнований? В попытке ответить на данный вопрос авторы исследования изучили факторы, оказывающие влияние на результаты спортсменов-биатлонистов.

Управленческим аспектам в спортивной индустрии посвящено множество статей [2-6; 8; 11; 12] (Ascheulov, Tyutyunnikov, & Chernikova, 2018; Ascheulov, Tyutyunnikov, & Chikanova, 2019; Verzilin, 2020; Kovalenko, 2020; Egorov, & Averin, 2021; Ashcheulov, & Trofimenko, 2022; Belyakova et al., 2022; Ashcheulov, Tumanyan, & Lukyanenko, 2023). Однако, что касается биатлона, то научных работ исследовательского характера гораздо меньше. Различным факторам, влияющим на точность стрельбы спортсменов-биатлонистов, посвящены труды следующих отечественных и зарубежных ученых [7; 14; 20; 23; 26-30] (Sorokina, & Manzhelej, 2010; Nyunyaev, 2014; Laaksonen et al., 2018; Lunghi, Brocherie, & Millet, 2019; Bobrova, & Kostyunina, 2020; Jung, 2020; Köykkä et al., 2021; Žák, & Ondráček, 2021; Hilkevich, 2022; Köykkä et al., 2022). Ряд статей посвящен исследованию факторов, влияющих на постуральный контроль биатлонистов [10] (Draugelite, 2019; Andreeva et al., 2019). В отдельную категорию можно выделить научные работы, касающиеся выявления физиологических и психофизиологических аспектов, отражающихся на результатах спортсменов [9; 15-18; 24] (Sivakov, & Sivakov, 2007; Popov, Zagurskij, & Vinogradova, 2013; Sokolova, & Dvornikov, 2015; Safikanova, 2016; Galushkin, & Ilkin, 2018; Atasever G. et al., 2021).

Влияние экзогенных параметров, например, порядок выступления спортсменов в случаях с гонками с раздельным стартом, когда спортсмены стартуют в индивидуальном порядке по заранее спланированной очереди, перепады высот, максимальный подъем и общая высота подъемов на трассе, на результативность спортсменов-биатлонистов до сих пор в меньшей степени изучено. Так, в 2009 году ученые доказали, что стартовый номер влияет на успех выступления [21] (Suvorova, & Osetrov, 2009). Несмотря на то, что стартовый номер в протоколе оказывает влияние на результативность биатлонистов, он с трудом поддаётся какому-либо прогнозированию и контролю, а также не всегда может способствовать улучшению результатов всей сборной команды в отдельно взятой гонке.

В 2018 году ученые из Омского государственного технического университета предприняли попытку спрогнозировать результаты биатлонистов, исходя из параметров трассы, к характеристикам которой относились перепад высот, максимальный подъем и общая высота подъемов. В результате изучения данных по 5 спортсменам была выявлена высокая степень взаимосвязи между выбранными внешними факторами и результатами гонок. Тем не менее авторы сделали вывод, что при увеличении количества исходных данных точность такой модели может уменьшаться [22] (Khabibullina, & Fedorov, 2018).

В совместном швейцарско-французском исследовании авторы не смогли сделать однозначных выводов о влиянии высоты над уровнем моря на скорость катания биатлонистов, хотя доказывают пагубное влияние данного параметра на меткость стрельбы [30] (Lunghi, Brocherie, & Millet, 2019).

Исследователи из Национального государственного университета физической культуры, спорта и здоровья им. П.Ф. Лесгафта также изучили взаимосвязь высоты над уровнем моря и результатов спортсменов в условиях среднегорья. В рамках исследования была проведена проверка влияния пребывания биатлонистов возрастом до 21 года (юниоров) в различных горных условиях на развитие их физических качеств. В результате был сделан вывод о том, что наблюдается прямая зависимость между пребыванием атлета на высоте (над уровнем моря) и спортивными результатами, которые он демонстрирует в результате контрольно-измерительных стартов. Спортсмены, выполняющие определённый объём работы в среднегорье, показывали более высокие результаты, чем те, у кого подобной практики не было. Поэтому необходимо учитывать данный аспект и в тренировочном плане, и во время соревнований [13] (Krajnov, 2022).

Таким образом небольшое количество научных изысканий, оценивающих взаимосвязь экзогенных факторов и спортивных результатов биатлонистов обуславливает актуальность авторского исследования.

Научная новизна данной статьи заключается в выявлении авторами взаимосвязи между чистым временем прохождения дистанции биатлонистами и перепадами высот, и максимальным подъемом на трассе на основе анализа данных за десять зимних сезонов этапов Кубка мира, семь Чемпионатов мира и три Зимние Олимпиады.

Авторы убеждены, что выявление подобной взаимосвязи может быть полезно при планировании календаря соревнований спортивного биатлонного сезона и строительстве новых стадионов на территории Российской Федерации для поддержания и повышения уровня профессионального мастерства спортсменов, что является одной из приоритетных задач в период отстранения российских спортсменов от международных стартов.

Методология исследования и данные

Для исследования авторы изучили информацию о спринт-гонке, которая проводится 7 раз за сезон, включая Чемпионат мира. Данный вид гонки был выбран также из-за тактики прохождения дистанции. В спринтерской гонке каждый участник стартует в отведённое время, стараясь преодолеть дистанцию за максимально короткое время. В связи с этим спортсмены в данной дисциплине биатлонисты всегда стремятся показать максимальный уровень текущих возможностей. Выборка составила десять зимних сезонов этапов Кубка мира, семь Чемпионатов мира, три игры Зимней Олимпиады: проводящихся в промежутке с 01.12.2012 по 18.03.2022.

Для данного исследования авторы использовали информацию, опубликованную на сайте международной компании-интегратора, оказывающей услуги по обеспечению автоматизированного хронометража на спортивных соревнованиях международного уровня, в т.ч. Кубка мира по биатлону, Чемпионатов мира по биатлону, соревнований по биатлону, проводимых в рамках Олимпийских игр [25] (Datacenter). Компания оказывает услуги хронометража всех биатлонных соревнований, содержит характеристику трасс, а также информацию о результатах спортсменов (результаты стрельбы, скорость прохождения дистанции). В данной работе авторами оценивалась взаимосвязь параметров трассы (высота стадиона над уровнем моря, перепад высот (разница между самой низкой и самой высокой точкой трассы), максимальный подъём (протяженность самого длинного подъёма трассы) и суммарный подъём дистанции) и скорости прохождения всей дистанции без учёта времени, проведённого на огневом рубеже (чистая скорость спортсмена в спринтерской гонке на Чемпионате мира, Олимпийских играх, Кубке мира). Собранные данные в разбивке по гендерному признаку представлены в Таблице 1.

Таблица 1

Данные о результатах спринтерских гонок на этапах Кубка мира и Чемпионатах мира в сезонах 2012-2022

Сезон
Город проведения соревнований
Высота над уровнем моря, м
Перепад высот, м
Сумм. подъём, м
Макс. подъём, м
Время дистанции, мин:сек
Сезон
Город проведения соревнований
Высота над уровнем моря, м
Перепад высот, м
Сумм. подъём, м
Макс. подъём, м
Время дистанции, мин:сек
Ж
М
Ж
М
Ж
М
Ж
М
Ж
М
Ж
М
Ж
М
Ж
М
12-13
Антхольц
1634
26
47
213
308
11
29
18:11.7
20:42.7
17-18
Анси
928
38
47
234
318
20
20
19:20.7
20:41.3
Ново-Место
625
46
47
252
351
28
28
19:00.3
21:22.2
Антхольц
1634
26
47
213
308
11
29
19:01.2
21:07.2
Оберхоф
814
49
54
246
324
36
36
18:43.4
23:03.7
Контиолахти
120
37
37
228
333
22
34
18:28.8
21:36.5
Поклюка
530
39
39
92
112
33
33
19:21.8
22:37.9
Оберхоф
814
43
46
246
306
31
31
20:06.4
22:47.0
Рупольдинг
718
28
28
84
112
18
18
18:38.6
22:01.4
Тюмень
70
27
44
228
342
21
37
19:32.1
23:46.6
Сочи
1450
48
57
261
351
29
29
22:58.3
23:34.1
Холменколлен
350
50
59
267
384
45
48
19:15.5
24:09.6
Ханты-Мансийск
83
49
50
240
312
23
23
19:01.6
22:31.4
Хохфильцен
1010
32
39
257
377
28
25
20:10.7
22:20.7
Холменколлен
350
50
59
267
384
45
48
19:05.6
23:14.9
Эстерсунд
355
29
38
225
375
25
42
17:35.1
20:26.6
Хохфильцен
1010
33
39
271
373
20
20
19:20.9
23:06.5
18-19
Антхольц
1634
26
47
213
308
11
29
19:04.8
21:43.4
Эстерсунд
355
29
37
78
103
14
37
18:57.2
22:39.2
Ново-Место
625
32
47
213
342
15
20
17:31.0
21:21.1
13-14
Анси
928
38
47
234
318
20
20
18:39.1
20:34.2
Оберхоф
814
43
46
246
306
31
31
20:22.5
24:05.8
Антхольц
1634
26
47
213
308
11
29
17:56.6
22:26.0
Поклюка
530
39
39
276
336
33
33
18:14.4
21:43.0
Контиолахти
120
37
37
228
333
22
34
18:07.6
21:29.8
Рупольдинг
718
26
28
246
294
18
18
17:31.3
20:52.6
Оберхоф
814
49
49
246
328
49
36
20:32.8
24:01.7
Холменколлен
350
50
59
267
384
45
48
17:52.1
22:30.5
Поклюка
530
39
39
276
336
33
33
18:25.2
22:41.8
Хохфильцен
1010
32
39
257
377
28
25
18:34.0
22:32.7
Сочи
1450
31
57
258
381
31
28
19:04.9
22:35.9
Эстерсунд
355
29
42
273
369
18
42
19:47.8
22:27.5
Холменколлен
350
50
59
267
284
45
48
19:54.7
24:00.2
19-20
Анси
928
36
47
248
336
26
23
18:21.6
21:28.1
Хохфильцен
1010
33
39
271
373
20
20
20:12.5
22:21.6
Антхольц
1634
28
38
228
303
15
21
18:25.1
20:49.9
Эстерсунд
355
31
37
243
318
14
37
18:38.1
23:45.6
Контиолахти
120
37
37
228
333
22
34
17:36.5
20:25.9
14-15
Антхольц
1634
26
47
213
308
11
29
18:00.1
21:15.9
Ново-Место
625
32
47
213
342
15
20
16:54.1
23:10.2
Контиолахти
120
37
37
228
333
22
34
19:01.6
21:51.8
Оберхоф
814
43
43
246
328
31
31
20:13.8
23:37.2
Ново-Место
625
46
47
252
351
28
28
18:58.5
22:21.8
Рупольдинг
718
26
28
261
294
18
18
17:10.0
21:01.7
Оберхоф
814
46
46
243
304
31
31
19:22.4
24:14.0
Хохфильцен
1010
32
39
257
377
28
25
19:08.5
22:55.6
Поклюка
530
39
39
276
336
33
33
17:40.3
21:38.5
Эстерсунд
355
29
42
273
369
18
42
17:29.5
21:59.8
Рупольдинг
718
26
28
246
294
18
18
18:53.0
22:24.9
20-21
Контиолахти
120
37
37
228
333
22
34
19:07.1
21:54.3
Ханты-Мансийск
83
49
50
240
312
23
23
17:17.8
21:49.5
Контиолахти
120
37
37
228
333
22
34
19:08.4
21:56.9
Холменколлен
350
50
59
267
384
45
48
18:32.5
23:12.6
Ново-Место
625
32
47
213
342
15
20
16:05.7
20:18.5
Хохфильцен
1010
33
33
271
361
20
20
18:21.0
22:43.8
Ново-Место
625
32
47
213
342
15
20
16:27.0
20:44.3
Эстерсунд
355
29
38
75
125
25
42
18:45.7
22:57.1
Оберхоф
814
53
53
282
363
40
40
20:23.3
22:53.9
15-16
Антхольц
1634
26
47
213
308
11
29
18:25.6
20:49.3
Оберхоф
814
53
53
282
363
40
40
21:55.7
22:57.7
Поклюка
530
39
39
276
336
33
33
18:10.5
21:23.6
Хохфильцен
1010
32
39
257
377
28
25
17:16.2
20:57.1
Рупольдинг
718
26
28
246
294
18
18
17:33.2
20:15.4
Хохфильцен
1010
32
39
257
377
28
25
17:51.0
21:34.9
Ханты-Мансийск
83
49
50
240
312
23
23
18:20.8
22:36.3
Эстерсунд
355
29
42
273
369
18
42
16:39.5
20:39.1
Холменколлен
350
50
59
267
384
45
48
19:07.0
23:49.7
21-22
Анси
928
38
47
248
324
28
28
18:12.8
21:46.6
Хохфильцен
1010
31
39
257
377
28
25
17:40.2
21:45.9
Контиолахти
120
37
37
228
333
22
34
17:42.6
21:18.2
Эстерсунд
355
29
38
225
375
25
42
17:41.8
21:29.9
Оберхоф
814
48
53
261
339
41
41
20:49.0
24:13.6
16-17
Контиолахти
120
37
37
228
333
22
34
17:15.4
20:10.01
Рупольдинг
718
26
28
261
294
18
18
17:58.8
21:45.7
Ново-Место
625
46
47
420
351
28
28
19:19.5
21:31.7
Холменколлен
350
50
59
267
384
45
48
19:17.3
23:51.2
Оберхоф
814
43
46
246
306
31
31
19:59.4
25:05.8
Хохфильцен
1010
32
39
257
377
28
25
18:44.9
23:43.1
Поклюка
530
39
39
276
336
33
33
17:52.8
21:35.5
Эстерсунд
355
29
42
273
369
18
42
16:56.0
20:40.8
Рупольдинг
718
26
28
246
294
18
18
18:54.0
20:53.9
Эстерсунд
355
29
42
273
369
18
42
17:07.4
20:49.9
Холменколлен
350
50
59
267
384
45
48
18:27.4
23:03.9

Хохфильцен
1010
32
40
257
377
28
25
17:11.5
21:19.7
Эстерсунд
355
29
38
225
375
25
42
17:48.2
21:45.2
Источник: составлено автором на основе данных компании-интегратора [25] (Datacenter)

В результате авторами была собрана информация о 85 женских спринтерских гонках и 85 мужских спринтерских гонках, которые проводились на 13 разных стадионах, в 13 разных странах, за 10 кубковых сезонов (Рисунок 1).

Рисунок 1. Расположение стадионов и долевое соотношение проведенных гонок на исследуемых стадионах

Источник: составлено авторами на основе Таблицы 1

Для дальнейшей работы чистое время прохождения дистанции было переведено в секунды, а для параметров трассы проведена нормализация данных. Для выявления взаимосвязи между собранными характеристиками трассы и скоростью спортсменов авторы рассчитали коэффициенты парной корреляции Пирсона между четырьмя парами показателей (высота над уровнем моря – чистое время прохождения дистанции, перепад высот – чистое время, максимальный подъём – чистое время, суммарный подъём – чистое время) и коэффициенты детерминации в разрезе гендерного признака, исследуемых сезонов и стадионов [1]. Теснота взаимосвязи оценивалась по шкале Чеддока.

Результаты и выводы из исследования

Перед интерпретацией результатов следует отметить, что показатели влияния внешних факторов на спортсменов не будут достигать максимальных значений (по модулю) из-за наличия эндогенных факторов, оказывающих не менее сильное влияние на биатлонистов и не учитываемых в данной работе.

В результате проведенного анализа авторы выяснили, что высота стадиона над уровнем моря (в том числе в разрезе рассматриваемых стадионов), а также суммарный подъем на трассе не связаны с чистым временем прохождения дистанции спортсменами-биатлонистами (коэффициент корреляции менее 0,2 по модулю) вне зависимости от гендерной принадлежности (Таблица 2).

Таблица 2

Результаты расчёта коэффициента корреляции Пирсона и коэффициента детерминации для женщин и мужчин по всем сезонам


Высота над уровнем моря
Перепад высот
Суммарный подъём
Максимальный подъём
Ж
М
Ж
М
Ж
М
Ж
М
Чистое время прохождения дистанции
Коэффициент корреляции
0,196
-0,061
0,526
0,511
0,046
-0,129
0,461
0,406
Коэффициент детерминации
3,84%
0,37%
27,67%
26,11%
0,21%
1,66%
21,25%
16,48%
Источник: составлено авторами

Наибольший интерес представляет взаимосвязь чистого времени прохождения дистанции и перепадов высот, а также максимального подъема.

Взаимосвязь перепадов высот на трассе и чистого времени прохождения дистанции. Из Таблицы 2 видно, что коэффициент корреляции для женщин составляет 0,526, а для мужчин – 0,511. Согласно шкале Чеддока, это свидетельствует о средней связи между наблюдаемыми величинами. Можно сказать, что для всех рассмотренных сезонов и на всех стадионах результат биатлониста более чем на четверть (коэффициент детерминации равен 27,67% для женщин, и 26,11% – для мужчин) определяется перепадами высоты на спортивной дистанции.

Для более детальной интерпретации рассмотрим значение коэффициентов корреляции и детерминации в разрезе сезонов с 2012 по 2022 гг. (Таблица 3).

Таблица 3

Коэффициенты корреляции и детерминации для показателя перепада высот по сезонам

Сезон
Женщины
Мужчины
Коэффициент корреляции
Коэффициент детерминации
Коэффициент корреляции
Коэффициент детерминации
12-13
0,38
14,44%
0,32
10,24%
13-14
0,61
37,21%
0,27
7,29%
14-15
-0,06
0,36%
0,14
1,96%
15-16
0,72
51,84%
0,85
72,25%
16-17
0,39
15,21%
0,58
33,64%
17-18
0,26
6,76%
0,54
29,16%
18-19
0,05
0,25%
0,42
17,64%
19-20
0,64
40,96%
0,53
28,09%
20-21
0,91
82,81%
0,36
12,96%
21-22
0,79
62,41%
0,55
30,25%
Источник: составлено авторами

Как видно из Таблицы 3, в ряде сезонов перепад высот на трассах определяет от 28% до 82% спортивного результата вне зависимости от пола спортсмена. Данный факт объясняется долевым соотношением этапов с разными перепадами высот на трассах в каждом сезоне.

Повторно возвращаясь к Таблице 1, можно объединить представленные данные по перепадам высот на спортивных трассах в три группы: трассы с минимальным перепадом высот (26-33 м), средним перепадом высот (34-44 м) и максимальным перепадом высот (45-59 м). В результате такого деления можно наблюдать, что наивысших значений у женщин коэффициент Пирсона достигает в тех случаях, когда в течение сезона в календаре соревнований присутствует 1-2 этапа (до 30% от общего числа) с максимальным перепадом высот, а количество этапов с минимальным перепадом превышает количество этапов со средним перепадом. В отличие от женщин, показатели коэффициента Пирсона для спортсменов-мужчин наиболее высокие, если в сезоне было 2-3 этапа (25-45% от общего количества) с максимальным перепадом высот, 3-4 (до 50% включительно) со средним, не более 1 (до 15%) с минимальным (Таблица 4).

Таблица 4

Влияние количества этапов с разным перепадом высот на коэффициент корреляции Пирсона у женщин и мужчин

Сезон
Коэффициент корреляции Пирсона
Перепад высот при прохождении дистанции женщинами (кол-во этапов / доля, %)
Сезон
Коэффициент корреляции Пирсона
Перепад высот при прохождении дистанции мужчинами (кол-во этапов / доля, %)
Минимальный
Средний
Максимальный
Минимальный
Средний
Максимальный
12-13
0,38
3
30%
2
20%
5
50%
12-13
0,32
1
10%
3
30%
6
60%
13-14
0,61
4
44%
3
33%
2
22%
13-14
0,27
0
0%
4
44%
5
56%
14-15
-0,06
3
30%
3
30%
4
40%
14-15
0,14
2
20%
3
30%
5
50%
15-16
0,72
3
43%
2
29%
2
29%
15-16
0,85
1
14%
3
43%
3
43%
16-17
0,39
2
25%
3
38%
3
38%
16-17
0,58
1
13%
4
50%
3
38%
17-18
0,26
3
38%
3
38%
2
25%
17-18
0,54
0
0%
3
38%
5
63%
18-19
0,05
3
38%
3
38%
2
25%
18-19
0,42
1
13%
3
38%
4
50%
19-20
0,64
3
38%
4
50%
1
13%
19-20
0,53
1
13%
5
63%
2
25%
20-21
0,91
5
56%
2
22%
2
22%
20-21
0,36
0
0%
5
56%
4
44%
21-22
0,79
4
50%
2
25%
2
25%
21-22
0,55
1
13%
4
50%
3
38%
Источник: составлено авторами

Взаимосвязь максимального подъема на трассе и чистого времени прохождения дистанции. Согласно данным из Таблицы 2 корреляция между фактором максимального подъема на трассе и чистым временем прохождения дистанции у спортсмена можно отнести к умеренной как у женщин, так и у мужчин. Данный вывод подтверждается и значениями коэффициента детерминации, варьирующегося в пределах 16-21%.

Рассмотрим значения данных показателей в разрезе исследуемых сезонов (Таблица 5).

Таблица 5

Коэффициенты корреляции и детерминации для показателя максимального подъёма по сезонам

Сезон
Женщины
Мужчины
Коэффициент корреляции
Коэффициент детерминации
Коэффициент корреляции
Коэффициент детерминации
12-13
0,22
4,84%
0,29
8,41%
13-14
0,67
44,89%
0,74
54,76%
14-15
0,12
1,44%
0,27
7,29%
15-16
0,5
25,00%
0,61
37,21%
16-17
0,12
1,44%
0,3
9,00%
17-18
0,2
4,00%
0,47
22,09%
18-19
-0,04
0,16%
0,46
21,16%
19-20
0,82
67,24%
0,05
0,25%
20-21
0,85
72,25%
0,64
40,96%
21-22
0,87
75,69%
0,39
15,21%
Источник: составлено авторами

Сгруппировав данные, касающиеся максимального подъема на трассе, из Таблицы 1, авторы исследования получили три категории: трассы с минимальными значениями максимального подъёма (11-19 м), средними значениями (20-29 м) и максимальными значениями (30 м и более). В результате такого деления можно заметить, что наиболее тесная взаимосвязь между максимальным подъемом и временем прохождения дистанции у женщин наблюдается, когда в течение сезона в календаре соревнований присутствуют 1-2 этапа (до 25% от общего числа) с максимальным значением данного фактора, 3-4 этапа (35-45%) со средним значением, 3-4 этапа (30-50%) с минимальным значением. Полученным соотношением количества этапов можно также объяснить отрицательный показатель коэффициента корреляции в сезоне 2018-2019: именно в этом сезоне организаторы соревнований провели всего лишь 1 этап на стадионе со «средним» максимальным подъёмом (20-29 м), в то время как в остальные сезоны таких этапов было 3 и более.

Для спортсменов мужского пола наивысшие значения коэффициентов корреляции и детерминации можно заметить в случае сочетания 1-2 этапов (не более 29%) с минимальным значением, 2-3 (20-40%) – со средним, 4-5 (40-60%) – с максимальным (Таблица 6).

Таблица 6

Влияние количества этапов с разным максимальным подъёмом на коэффициент Пирсона у женщин и мужчин

Сезон
Коэффициент корреляции Пирсона
Максимальный подъем при прохождении дистанции женщинами (кол-во этапов / доля, %)
Сезон
Коэффициент корреляции Пирсона
Максимальный подъем при прохождении дистанции мужчинами (кол-во этапов / доля, %)
Минимальный
Средний
Максимальный
Минимальный
Средний
Максимальный
12-13
0,22
3
30%
4
40%
3
30%
12-13
0,29
3
30%
3
30%
4
40%
13-14
0,67
2
22%
3
33%
4
44%
13-14
0,74
2
22%
2
22%
5
56%
14-15
0,12
2
20%
5
50%
3
30%
14-15
0,27
3
30%
3
30%
4
40%
15-16
0,5
2
29%
3
43%
2
29%
15-16
0,61
2
29%
2
29%
3
43%
16-17
0,12
1
13%
3
38%
4
50%
16-17
0,3
1
13%
3
38%
4
50%
17-18
0,2
1
13%
5
63%
2
25%
17-18
0,47
1
13%
3
38%
4
50%
18-19
-0,04
4
50%
1
13%
3
38%
18-19
0,46
2
25%
3
38%
3
38%
19-20
0,82
4
50%
3
38%
1
13%
19-20
0,05
4
50%
2
25%
2
25%
20-21
0,85
3
33%
4
44%
2
22%
20-21
0,64
2
22%
2
22%
5
56%
21-22
0,87
3
38%
3
38%
2
25%
21-22
0,39
1
13%
2
25%
5
63%
Источник: составлено авторами

Таким образом из четырех рассмотренных авторами факторов только два связаны с чистым временем прохождения дистанции спортсменом – перепад высот и максимальный подъём на трассе. Иные внешние факторы – суммарный подъём и высота над уровнем моря – не связаны с таймингом спортсменов.

Заключение

Результаты проведенного авторами исследования наглядно демонстрируют, что характеристики трассы, а именно перепад высот и максимальный подъем на дистанции, напрямую взаимосвязаны с временем прохождения дистанции спортсменами. Данный факт может иметь решающее значение как при планировании календаря соревнований спортивного биатлонного сезона на существующих спортивных объектах, так и при строительстве новых стадионов на территории Российской Федерации. Для проведения максимально эффективных тренировок и поддержания высокого уровня спортивного мастерства российских спортсменов в период отстранения от международных стартов количество стадионов с разными уровнями показателей высоты и подъёма должно соответствовать аналогичному соотношению в программе Кубка мира и Чемпионата мира.

[1] Из анализа в разрезе стадионов (городов) были исключены российские города Сочи, Тюмень и Ханты-Мансийск, так как за рассмотренные авторами сезоны в этих городах было проведено менее 4 гонок.


Источники:

1. Андреева А.М., Ваваев А.В., Драугелите В.А., Козлов А.В., Шипилов А.А. Физиологические факторы, влияющие на постуральный контроль высококвалифицированных биатлонистов в момент стрельбы во время имитации спринтерской гонки // Новые подходы к изучению классических проблем: Материалы IX Всероссийской с международным участием конференции с элементами научной школы по физиологии мышц и мышечной деятельности, посвященной памяти Е.Е. Никольского. Москва, 2019. – c. 116.
2. Ащеулов А.В., Трофименко Е.А. Особенности мотивации персонала физкультурно-спортивных организаций // Креативная экономика. – 2022. – № 10. – c. 4071-4082. – doi: 10.18334/ce.16.10.116379.
3. Ащеулов А.В., Туманян К.В., Лукьяненко О.В. Варианты лидерства в различных физкультурно-спортивных организациях // Лидерство и менеджмент. – 2023. – № 1. – c. 285-296. – doi: 10.18334/lim.10.1.117083.
4. Ащеулов А.В., Тютюнников А.С., Черникова В.Е. Особенности управления персоналом в фитнес-индустрии // Экономика труда. – 2018. – № 4. – c. 1195-1202. – doi: 10.18334/et.5.4.39688.
5. Ащеулов А.В., Тютюнников А.С., Чиканова Е.С. Обеспечение экономической безопасности при управлении персоналом в сфере физической культуры и спорта // Лидерство и менеджмент. – 2019. – № 4. – c. 487-494. – doi: 10.18334/lim.6.4.41305.
6. Белякова М.Ю., Лебедева С.А., Дьяконов А.Д., Плесовских Ю.А. Анализ профессионального опыта руководителей спортивных федераций // Лидерство и менеджмент. – 2022. – № 4. – c. 1219-1232. – doi: 10.18334/lim.9.4.116756.
7. Боброва О.Н., Костюнина Л.И. Оптимизация режима дыхания биатлонистов во время выполнения стрельбы // Современные проблемы физического воспитания и безопасности жизнедеятельности в системе образования: Сборник научных трудов IV Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, посвященной 75-летию Победы в Великой Отечественной войне. Ульяновск, 2020. – c. 155-160.
8. Верзилин Д.Н. Управление субъектами индустрии спорта в условиях пандемии коронавируса // Креативная экономика. – 2020. – № 12. – c. 3697-3708. – doi: 10.18334/ce.14.12.111448.
9. Галушкин И.В., Илькин А.Н. Методика спортивной подготовки квалифицированных биатлонистов с применением аппарата искусственной гипоксии // Поволжский педагогический поиск. – 2018. – № 2(24). – c. 127-134.
10. Драугелите В.А. Аэробная нагрузка как фактор, влияющий на постуральный контроль высококвалифицированных биатлонистов // Физиология человека. – 2019. – № 3. – c. 79-84. – doi: 10.1134/S0131164619030032.
11. Егоров Н.А., Аверин А.В. Кадровый менеджмент в профессиональном спорте: опыт взаимодействия команд Формулы-1 Red Bull и Toro Rosso // Креативная экономика. – 2021. – № 1. – c. 223-244. – doi: 10.18334/ce.15.1.111565.
12. Коваленко М.Г. Стили управления в современной спортивной организации // Креативная экономика. – 2020. – № 9. – c. 2015-2030. – doi: 10.18334/ce.14.9.110808.
13. Крайнов Г.Н. Влияние тренировок в условиях различных высот среднегорья на физическую подготовленность биатлонистов-юниоров // Социум-Наука-Инновации: Сборник статей по итогам Международной научно-практической конференции. Оренбург, 2022. – c. 24-27.
14. Нюняев И.В. Факторы, влияющие на скорострельность стрельбы в служебном биатлоне // Совершенствование системы физического воспитания, спортивной тренировки, туризма и оздоровления различных категорий населения: Сборник материалов XIII Всероссийской с международным участием научно-практической конференции. В 3-х томах. Том 3. Сургут, 2014. – c. 66-70.
15. Попов Д.В., Загурский Н.С., Виноградова О.Л. Физиологические факторы, влияющие на работоспособность биатлониста и лыжника // Современная система спортивной подготовки в биатлоне: Материалы III Всероссийской научно-практической конференции. Омс, 2013. – c. 101-117.
16. Сафиканова Ю.Р. Хронотипы в спорте // Актуальные проблемы теории и практики физической культуры, спорта и туризма: IV межвузовская научно-практическая конференция молодых ученых, аспирантов, магистрантов и студентов. Казань, 2016. – c. 681-683.
17. Сиваков B.И., Сиваков Д.В. Биоритмы физический, эмоциональный и интеллектуальный как фактор оптимизации психофизиологического состояния биатлонистов в нестандартных ситуациях соревновательной деятельности // Теория и практика физической культуры. – 2007. – № 10. – c. 1-8.
18. Соколова В.С., Дворников П.А. Биоритмы и их влияние на эффективность тренировочного процесса и результаты соревнований спортсменов-биатлонистов // Современные проблемы науки и образования. – 2015. – № 4. – c. 244.
19. Сомов В.А. Рецензия на монографию «Спорт как инструмент современных политических процессов и основа государственной безопасности» (Москва, 2018) // Экономика и управление в спорте. – 2022. – № 3. – doi: 10.18334/sport.2.3.119401.
20. Сорокина А.В., Манжелей И.В. Проблема результативности стрельбы биатлонистов // Теория и практика физической культуры. – 2010. – № 9. – c. 73-76.
21. Суворова М.А., Осетров И.А. Слагаемые успеха в биатлоне // Ярославский педагогический вестник. – 2009. – № 2(59). – c. 156-161.
22. Хабибуллина Д.Р., Федоров И.В. Прогнозирование спортивных результатов в биатлоне с учетом параметров трассы // Прикладная математика и фундаментальная информатика: Информационный бюллетень Омского научно-образовательного центра ОмГТУ и ИМ СО РАН в области математики и информатики. Материалы VIII Международной молодежной научно-практической конференции с элементами научной школы, Том 2. №1. Омск, 2018. – c. 67-70.
23. Хилькевич Н.Н. Влияние различных факторов на стрельбу в биатлоне // Всероссийские с международным участием научные Далевские чтения молодых исследователей. 2022. – c. 246-248.
24. Biathlon Performance: Heart Rate, Hit Rate, Speed and Physiological Variables // Pakistan Journal of Medical and Health Sciences. – 2021. – № 11. – p. 3245-3249. – doi: 10.53350/pjmhs2115103245.
25. Datacenter. BiathlonResults. [Электронный ресурс]. URL: https://www.biathlonresults.com/#/start (дата обращения: 05.08.2023).
26. Jung Y.S. A Single-case Study on Psychological Skills Training with Biathlon Athletes: The Solution-Focused Brief Counseling Model Approach // Journal of the Korean Applied Science and Technology. – 2020. – № 2. – p. 362-373. – doi: 10.12925/jkocs.2020.37.2.362.
27. Köykkä M., Linnamo V., Ruotsalainen K., Häkkinen K., Ihalainen S., Laaksonen M.S. Aiming strategy affects performance‐related factors in biathlon standing shooting // Scandinavian Journal of Medicine and Science in Sports. – 2021. – № 3. – p. 573-585. – doi: 10.1111/sms.13864.
28. Köykkä M., Ruotsalainen K., Linnamo V., Ihalainen S., Laaksonen M.S. Performance‐determining factors in biathlon prone shooting without physical stress // Scandinavian Journal of Medicine and Science in Sports. – 2022. – № 2. – p. 414-423. – doi: 10.1111/sms.14087.
29. Laaksonen M.S., Holmberg H.C., Finkenzeller T., Sattlecker G. The influence of physiobiomechanical parameters, technical aspects of shooting, and psychophysiological factors on biathlon performance: A review // Journal of Sport and Health Science. – 2018. – № 4. – p. 394-404. – doi: 10.1016/j.jshs.2018.09.003.
30. Lunghi A., Brocherie F., Millet G.P. Influence of altitude on elite biathlon performances // High altitude medicine and biology. – 2019. – № 3. – p. 312-317. – doi: 10.1089/ham.2019.0008.
31. Žák M., Ondráček J. Breathing as one of the components of biathlon shooting in youth biathletes // Studia sportiva. – 2021. – № 2. – p. 88-97. – doi: 10.5817/StS2021-2-7.

Страница обновлена: 15.07.2024 в 07:36:12