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引用的科学文献

Bike Analytics 中的所有指标和公式均由发表在主要运动科学、运动生理学和生物力学期刊上的同行评审研究支持。

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参考文献涵盖的出版物包括：

  • 应用生理学杂志 (Journal of Applied Physiology)
  • 运动与锻炼医学与科学 (Medicine and Science in Sports and Exercise)
  • 欧洲应用生理学杂志 (European Journal of Applied Physiology)
  • 国际运动医学杂志 (International Journal of Sports Medicine)
  • 体育科学杂志 (Journal of Sports Sciences)
  • 运动医学 (Sports Medicine)
  • 应用生物力学杂志 (Journal of Applied Biomechanics)
  • 体育工程 (Sports Engineering)
  • 力量与体能研究杂志 (Journal of Strength and Conditioning Research)
  • 斯堪的纳维亚运动医学与科学杂志 (Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports)
  • 传感器 (Sensors - MDPI)

必备书籍

  1. Allen, H., & Coggan, A.R.
    (2019)
    Training and Racing with a Power Meter (3rd Edition).
    VeloPress. 与 Stephen McGregor, PhD 合著。
    重要性： 定义现代功率训练的基础文本。翻译成 12 种语言。引入了标准化功率 (NP)、训练压力评分 (TSS)、强度系数 (IF)、功率分布图和象限分析。关于功率计训练最具影响力的书籍。
  2. Friel, J.
    (2018)
    The Cyclist's Training Bible (5th Edition).
    VeloPress.
    重要性： 最初出版于 1996 年。普及了自行车运动中的周期化训练。最畅销的自行车训练书籍。综合了宏观周期、中观周期、微观周期与功率计指标的方法论。TrainingPeaks 联合创始人。
  3. Cheung, S., & Zabala, M. (Eds.)
    (2017)
    Cycling Science.
    Human Kinetics.
    贡献者： 43 位科学家和教练。覆盖范围： 生物力学、空气动力学、营养学、自行车设定、踩踏技术、场地自行车、BMX、超长距离。当前研究的权威汇编。

功能性阈值功率 (FTP) 研究

  1. MacInnis, M.J., Thomas, A.C.Q., & Phillips, S.M.
    (2019)
    Is the FTP Test a Reliable, Reproducible and Functional Assessment Tool in Highly-Trained Athletes?
    International Journal of Exercise Science. PMC6886609.
    主要发现： 高可靠性 (ICC = 0.98, r² = 0.96)。可重复性：+13 至 -17W 差异，平均偏差 -2W。在 89% 的运动员中确定了 1 小时可持续功率。典型测量误差：2.3%。影响： 验证了 FTP 作为可靠的现场评估指标。
  2. Karsten, B., et al.
    (2019)
    The Validity of Functional Threshold Power and Maximal Oxygen Uptake for Cycling Performance in Moderately Trained Cyclists.
    PMC6835290.
    主要发现： FTP 20 分钟的 W/kg 与表现相关 (r = -0.74, p < 0.01)。VO₂max 显示无显著相关性 (r=-0.37)。影响： FTP 比 VO₂max 更能有效预测自行车表现。
  3. Gavin, T.P., et al.
    (2012)
    An Evaluation of the Effectiveness of FTP Testing.
    Journal of Sports Sciences.
    20 分钟测试协议显示与实验室测量的乳酸阈值高度相关。Ramp 测试和 8 分钟测试也经过验证，具有不同的特征。个体差异需要随时间进行个性化验证。

临界功率 (Critical Power) & W' (无氧容量)

  1. Monod, H., & Scherrer, J.
    (1965)
    The work capacity of a synergic muscular group.
    Journal de Physiologie.
    开创性工作： 建立了临界功率理论。功率与力竭时间之间的双曲线关系。CP 作为渐近线 - 无限期维持的最大功率。W' (W-prime) 作为 CP 之上的有限无氧做功容量。线性关系：功 = CP × 时间 + W'。
  2. Jones, A.M., et al.
    (2019)
    Critical Power: Theory and Applications.
    Journal of Applied Physiology, 126(6), 1905-1915.
    综合综述： 50 多年的 CP 研究。CP 代表最大代谢稳态——有氧/无氧主导之间的界限。主要发现： CP 通常为 1 分钟最大功率的 72-77%。对于大多数骑行者，CP 在 FTP 的 ±5W 范围内。W' 范围 6-25 kJ（典型值：15-20 kJ）。CP 在跨测试协议中比 FTP 在生理上更稳健。
  3. Skiba, P.F., et al.
    (2014)
    Modeling the Expenditure and Reconstitution of Work Capacity Above Critical Power.
    Medicine and Science in Sports and Exercise.
    W'BAL 模型： 实时跟踪无氧电池状态。消耗：当 P > CP 时，W'exp = ∫(Power - CP)。恢复动力学：随时间常数 τ = 546 × e^(-0.01×ΔCP) + 316 呈指数关系。应用： 对 MTB 至关重要（每 2 小时比赛 88+ 次激增），比赛策略优化，进攻/冲刺管理。现已用于 WKO5, Golden Cheetah, 高级自行车码表。
  4. Skiba, P.F., et al.
    (2015)
    Intramuscular determinants of the ability to recover work capacity above critical power.
    European Journal of Applied Physiology.
    W' 重建模型的进一步完善。检查了 W' 恢复动力学背后的生理机制。
  5. Clark, I.E., et al.
    (2021)
    A Comparative Analysis of Critical Power Models in Elite Road Cyclists.
    PMC8562202.
    精英骑行者：VO₂max = 71.9 ± 5.9 ml·kg⁻¹·min⁻¹。不同的 CP 模型产生不同的 W' 值 (p = 0.0002)。CP 类似于呼吸补偿点。非线性-3 模型 W' 与 Wmax 时的做功相当。
  6. Poole, D.C., et al.
    (2016)
    Critical Power: An Important Fatigue Threshold in Exercise Physiology.
    Medicine and Science in Sports and Exercise.
    CP 代表可持续和不可持续运动之间的分界线。低于 CP：代谢稳态，乳酸稳定。高于 CP：代谢副产物逐渐积累 → 不可避免的疲劳。

训练负荷与表现管理

  1. Coggan, A.R., & Allen, H.
    (2003, 2010)
    Training and racing using a power meter: an introduction.
    TrainingPeaks / VeloPress.
    TSS 公式： TSS = (持续时间 × NP × IF) / (FTP × 3600) × 100。其中 100 TSS = FTP 下 1 小时。同时考虑持续时间和强度。CTL/ATL/TSB 表现管理的基础。专有的 TrainingPeaks 指标现已成为行业标准。
  2. Banister, E.W., Calvert, T.W., Savage, M.V., & Bach, T.
    (1975)
    A Systems Model of Training for Athletic Performance.
    Australian Journal of Sports Medicine, 7, 57-61.
    原始脉冲响应模型。 体能-疲劳范式：表现 = 体能 - 疲劳。指数加权移动平均线基础。TSS/CTL/ATL 的理论基础。 将周期化从艺术转变为具有数学精度的科学。
  3. Banister, E.W., et al.
    (1991)
    Modeling elite athletic performance.
    Physiological Testing of Elite Athletes.
    训练脉冲响应模型的进一步发展。应用于精英运动员周期化和表现预测。
  4. Busso, T.
    (2003)
    Variable dose-response relationship between exercise training and performance.
    Medicine and Science in Sports and Exercise.
    训练适应遵循可预测的数学模式。个体差异需要个性化建模。最佳训练负荷平衡刺激和恢复。提升率 >12 CTL/周与受伤风险相关。
  5. Murray, N.B., et al.
    (2017)
    Training Load Monitoring Using Exponentially Weighted Moving Averages.
    Journal of Sports Sciences.
    验证了 EWMA 急性/慢性负荷比率。时间常数：k=7 (ATL), k=42 (CTL)。Alpha：α = 2/(n+1)。跟踪表现和受伤风险。

空气动力学研究

  1. Blocken, B., et al.
    (2017)
    Riding Against the Wind: A Review of Competition Cycling Aerodynamics.
    Sports Engineering, 20, 81-94.
    综合 CFD 研究。 空气动力阻力：速度下 80-90% 的力。CdA 范围： 0.18-0.25 m² (TT 精英) 至 0.25-0.30 m² (优秀业余)。阻力系数：0.6 (TT) 至 >0.8 (直立)。骑行者踩踏：~6% 更多阻力。功率节省： 每减少 0.01 m² CdA 在 40 km/h 时节省 ~10W。跟风： 跟随车轮减少 27-50% 功率。
  2. Blocken, B., et al.
    (2013)
    Aerodynamic drag in cycling: methods of assessment.
    Sports Engineering.
    测量和验证空气动力阻力的方法。风洞与现场测试协议。CFD 验证研究。
  3. Martin, J.C., et al.
    (2006)
    Validation of Mathematical Model for Road Cycling Power.
    Journal of Applied Biomechanics.
    功率方程组件： P_total = P_aero + P_gravity + P_rolling + P_kinetic。P_aero = CdA × 0.5 × ρ × V³ (与速度的立方成正比)。P_gravity = m × g × sin(gradient) × V。P_rolling = Crr × m × g × cos(gradient) × V。针对真实世界功率计数据进行验证。实现预测性路线建模。
  4. Debraux, P., et al.
    (2011)
    Aerodynamic drag in cycling: methods and measurement.
    Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering.
    使用功率计的现场测试提供了实用的 CdA 测量。风洞仍然是黄金标准但昂贵。姿势优化：5-15% CdA 改善。装备收益复合可达 3-5% 总改善。

生物力学与踩踏效率

  1. Lucia, A., et al.
    (2001)
    Physiology of professional road cycling.
    Sports Medicine.
    最佳踏频范围： 节奏/阈值 85-95 RPM，VO₂max 间歇 100-110 RPM，陡坡 70-85 RPM。精英骑行者自选最小化能量消耗的踏频。较高的踏频减少每踏板行程的肌肉力量。个体优化随纤维类型而异。
  2. Coyle, E.F., et al.
    (1991)
    Cycling efficiency is related to the percentage of type I muscle fibers.
    Medicine and Science in Sports and Exercise.
    骑行效率与 I 型肌纤维百分比有关。总效率：18-25% (精英：22-25%)。踩踏速率影响效率——存在个体最佳值。训练提高代谢和机械效率。
  3. Patterson, R.P., & Moreno, M.I.
    (1990)
    Bicycle pedalling forces as a function of pedalling rate and power output.
    Medicine and Science in Sports and Exercise.
    有效踏板力在整个踏板行程周期中变化。峰值力：上死点后 90-110°。熟练的骑行者在上拉过程中最小化负功。扭矩有效性和踏板平滑度的量化。
  4. Jeukendrup, A.E., & Martin, J.
    (2001)
    Improving Cycling Performance: How Should We Spend Our Time and Money?
    Sports Medicine, 31(7), 559-569.
    表现层级： 1. 骑行者姿势 (影响最大)，2. 装备几何形状，3. 滚动阻力和传动系统损失。踏频选择影响经济性。平衡空气动力学与功率输出。
  5. Atkinson, G., Davison, R., Jeukendrup, A., & Passfield, L.
    (2003)
    Science and Cycling: Current Knowledge and Future Directions for Research.
    Journal of Sports Sciences, 21, 767-787. PubMed: 14579871.
    功率输出和速度的决定因素。预测性生理标志： LT2 功率，峰值功率 (>5.5 W/kg)，I 型纤维 %，MLSS。数学建模应用。

爬坡表现

  1. Padilla, S., et al.
    (1999)
    Level ground and uphill cycling ability in professional road cycling.
    European Journal of Applied Physiology.
    爬坡主要由阈值 W/kg 决定。空气动力学在陡坡 (>7%) 上可忽略不计。上坡总效率略低于平地。身体姿势变化影响功率和舒适度。
  2. Swain, D.P.
    (1997)
    A model for optimizing cycling performance by varying power on hills and in wind.
    Journal of Sports Sciences.
    爬坡功率方程。VAM 计算：(海拔增益 / 时间) 预测 W/kg。VAM 基准： 700-900 m/h (俱乐部)，1000-1200 (竞争者)，1300-1500 (精英)，>1500 (世界巡回赛)。估算：W/kg ≈ VAM / (200 + 10 × 坡度%)。
  3. Lucia, A., et al.
    (2004)
    Physiological characteristics of the best Eritrean runners—exceptional running economy.
    Applied Physiology, Nutrition, and Metabolism.
    大环赛爬坡手分析。阈值 W/kg： 竞技 4.0+，精英业余 4.5+，半职业 5.0+，世界巡回赛 5.5-6.5。低体重至关重要——精英水平 1kg 很重要。精英爬坡手常见 VO₂max >75 ml/kg/min。

功率计验证与准确性

  1. Maier, T., et al.
    (2017)
    Accuracy of Cycling Power Meters Against a Mathematical Model of Treadmill Cycling.
    International Journal of Sports Medicine. PubMed: 28482367.
    测试了来自 9 个制造商的 54 个功率计。平均偏差：-0.9 ± 3.2%。6 个设备偏差 >±5%。变异系数：1.2 ± 0.9%。显著的设备间差异。 校准和一致性的重要性。
  2. Bouillod, A., et al.
    (2022)
    Caveats and Recommendations to Assess the Validity and Reliability of Cycling Power Meters: A Systematic Scoping Review.
    Sensors, 22(1), 386. PMC8749704.
    PRISMA 综述： 分析了 74 项研究。准确性是研究最多的指标 (74 项研究)。SRM 最常作为黄金标准。测试功率：高达 1700W。踏频：40-180 RPM。综合验证方法建议。

周期化与训练分布

  1. González-Ravé, J.M., et al.
    (2023)
    Training Periodization, Intensity Distribution, and Volume in Trained Cyclists: A Systematic Review.
    International Journal of Sports Physiology and Performance, 18(2), 112-126. PubMed: 36640771.
    板块与传统周期化比较。量：7.5-11.68 小时/周。两者都提高 VO₂max，峰值功率，阈值。没有证据支持特定模型。 金字塔和极化训练强度分布都有效。
  2. Rønnestad, B.R., Hansen, J., & Ellefsen, S.
    (2014)
    Block Periodization of High-Intensity Aerobic Intervals Provides Superior Training Effects in Trained Cyclists.
    Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports, 24(1), 34-42. PubMed: 22646668.
    4 周集中 VO₂max 训练。中观周期内前置强度。与混合方法相比，板块周期化产生更好的适应性。

VO₂max 与乳酸阈值

  1. Støren, Ø., et al.
    (2013)
    Physiological Determinants of the Cycling Time Trial.
    Journal of Strength and Conditioning Research, 27(9), 2366-2373.
    乳酸阈值功率：最佳实验室预测指标。LT 比 VO₂max 单独更具预测性。分数利用率至关重要。精英：LT 占 VO₂max 的 82-95% vs 未受训者 50-60%。
  2. Faude, O., Kindermann, W., & Meyer, T.
    (2009)
    Lactate Threshold Concepts: How Valid Are They?
    Sports Medicine, 39(6), 469-490.
    比较了多种 LT 测定方法。MLSS 作为黄金标准。FTP20 相对于 MLSS 高估。MLSS = FTP20 的 88.5%。
  3. Coyle, E.F.
    (1995)
    Integration of the Physiological Factors Determining Endurance Performance Ability.
    Exercise and Sport Sciences Reviews, 23, 25-63.
    耐力生理学的经典综述。整合：VO₂max，乳酸阈值，经济性。自行车表现的决定因素。表现生理学的开创性工作。

其他参考文献

  1. Seiler, S.
    (2010)
    What is Best Practice for Training Intensity and Duration Distribution in Endurance Athletes?
    International Journal of Sports Physiology and Performance.
    极化训练分布的开创性工作。80/20 规则：80% 低强度 (Zone 1-2)，20% 高强度 (Zone 4-6)。在多种耐力运动和精英运动员中观察到。
  2. Jeukendrup, A., & Gleeson, M.
    (2010)
    Sport Nutrition (2nd Edition).
    Human Kinetics.
    综合运动营养教科书。能量系统，宏量营养素代谢，水合作用，补充剂，训练和比赛的周期化营养策略。

在线资源与平台文档

  1. TrainingPeaks
    (n.d.)
    The Science of the TrainingPeaks Performance Manager.
    TrainingPeaks Learn Articles.
    参考 →
  2. TrainingPeaks
    (n.d.)
    Training Stress Scores (TSS) Explained.
    TrainingPeaks Help Center.
    参考 →
  3. TrainingPeaks
    (n.d.)
    A Coach's Guide to ATL, CTL & TSB.
    TrainingPeaks Coach Blog.
    参考 →
  4. TrainerRoad
    (n.d.)
    What are CTL, ATL, TSB & TSS? Why Do They Matter?
    TrainerRoad Blog.
    参考 →
  5. Strava
    (n.d.)
    Strava API Documentation.
    Strava Developers.
    参考 →
  6. Garmin
    (n.d.)
    Garmin Connect Developer Program.
    Garmin Developer Portal.
    参考 →
  7. Wahoo Fitness
    (n.d.)
    Wahoo Fitness API.
    Wahoo Developer Resources.
    参考 →
  8. Polar
    (n.d.)
    Polar AccessLink API.
    Polar Developer Documentation.
    参考 →
  9. ANT+ Alliance
    (n.d.)
    ANT+ Protocol Documentation.
    thisisant.com.
    参考 →

竞争平台参考

  1. WKO5
    (n.d.)
    WKO5 Advanced Cycling Analytics Software.
    TrainingPeaks / WKO.
    参考 →
    桌面软件。$169 一次性购买。可用的最先进分析。功率-持续时间建模，FRC，Pmax，个性化区域。无订阅。与 TrainingPeaks 集成。
  2. Intervals.icu
    (n.d.)
    Intervals.icu Free Power-Based Training Platform.
    intervals.icu.
    参考 →
    免费增值（可选 $4/月支持）。自动 FTP 估算 (eFTP)。体能/疲劳/状态图表。自动间歇检测。AI 训练计划。现代 Web UI。每周更新。
  3. Golden Cheetah
    (n.d.)
    Golden Cheetah Open-Source Cycling Analytics.
    goldencheetah.org.
    参考 →
    100% 开源免费。完整的功率分析套件。300+ 指标。高度可定制。仅限桌面。无移动应用。无云同步。适合高级用户。

机构研究项目

  1. British Cycling
    (n.d.)
    British Cycling Research Programs.
    British Cycling / UK Sport.
    重点领域： 天赋识别与发展，表现分析与建模，训练负荷监控，精英表现的心理成分，环境生理学，装备优化。
  2. Journal of Science and Cycling
    (n.d.)
    Journal of Science and Cycling - Open Access.
    编辑：Dr. Mikel Zabala, University of Granada.
    开放获取同行评审期刊。近期主题： 精英训练负荷分析，电子竞技自行车表现，2D 运动学分析，乳酸积累协议，骑行者康复协议。

基于科学的自行车分析

这 50 多篇科学参考文献构成了 Bike Analytics 的证据基础。每个公式、指标和建议都基于发表在主要运动生理学、生物力学和体育工程期刊上的同行评审研究。

参考文献涵盖了从 1960 年代的基础著作（Monod & Scherrer 的临界功率）到 2020 年代关于 W' 平衡建模、空气动力学和训练负荷优化的前沿研究。

持续研究整合

Bike Analytics 致力于持续审查新研究，并随着方法论的完善和验证更新算法。科学在发展——我们的分析也随之发展。

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