Pyöräilyn hyötysuhteiden yhteyksiä

Abstract

Pyöräilytyössä hyötysuhdetta (ulkoisen polkemistyön suhdetta kokonaisenergiankulutukseen)on helppo tutkia ja tällaiseen metaboliseen tehokkuuteen onkin määritelty monia erilaisia mittareita. Fysiologisten ja biomekaanisten muuttujien vaikutuksia näihin eri tavoin määritettyihin hyötysuhteisiin tunnetaan hyvinkin, mutta tätä ennen ei olla juurikaan tutkittu mitkä ovat eri tavoin määriteltyjen hyötysuhteiden keskinäiset suhteet.

Tutkimukseen osallistui 14 perustervettä fyysisesti aktiivista 31 ± 6 vuotiasta mies- (n = 12)ja naistutkittavaa (n = 2). Tutkittaville laskettiin kuusi erilaista metabolisen tehokkuuden arvoa: vakioteholla (150 W) kokonais- ja nettohyötysuhde, kaksi työhyötysuhdetta sekä taloudellisuus ja lisäksi deltahyötysuhde työ-energiankulutus regressiosuoran kulmakertoimen käänteislukuna.

Kävi ilmi, että kuusi tutkittua metabolisen tehokkuuden mittaria voidaan jakaa kolmeen ryhmään järjestyskorrelaatioiden ja faktorianalyysin mukaan. Ensimmäisessä ryhmässä ovat taloudellisuus sekä kokonais- ja nettohyötysuhde. Toisessa ovat deltahyötysuhde ja työhyötysuhde, jossa tyhjän kuorman polkemiseen käytetty energia on määritetty ekstrapoloimalla työ-energiankulutus regressiosuoraa. Kolmannessa on työhyötysuhde, jossa tyhjän kuorman polkemiseen käytetty energia on mitattu suoraan. Ryhmät eroavat toisistaan paitsi järjestyskorrelaatiolla mitattuna, myös tavoistaan reagoida fysiologisiin muuttujiin. Ensimmäisen ryhmän mittarit olivat alttiimpia mitattujen fysiologisten muuttujien vaikutuksille kuin toisen tai kolmannen ryhmän hyötysuhteet: paino (r = -0,68, p = 0,02) ja maksimaalinen hapenottokyky (ml/kg/min, r = 0,75, p = 0,005) korreloivat merkitsevästi kokonaishyötysuhteen kanssa, mutta ei muiden hyötysuhteiden. Työssä myös todistetaan, että teoreettisesti kaikki hyötysuhteet lähestyvät deltahyötysuhdetta poljettavan tehon kasvaessa rajatta; teoreettisesti kokonaishyötysuhde olisi tutkittavilla 0,5 %-yksikön päässä deltahyötysuhteesta 1350 ± 750 W teholla. Lisäksi deltahyötysuhteen tarkkuudelle annetaan kaksi keskenään hyvin korreloivaa kelpoisuuden mittaria: luottamusväli sekä lokaalin deltahyötysuhteen hajonta. Näillä mittareilla deltahyötysuhteen kelpoisuus on suhteellisen heikko (esimerkiksi 95 %:n luottamusvälin pituus oli 6,9 ± 5,2 %-yksikköä). Tutkimuksessa tarkastellaan myös kirjallisuudessa käytettyä kahta eri tapaa mitata tyhjän kuorman polkemisen energiankulutusta ja huomataan molemmista löytyvän vastaamattomia ongelmia niiden perusteista.

Tämän tutkimuksen perusteella näyttäisi, että eri hyötysuhteet voidaan jaotella kolmeen eri ryhmään ja ne mittaavat toisistaan eriävällä tavalla mekaanista hyötysuhdetta. Näin ollen esimerkiksi deltahyötysuhteelle tehtyjen tutkimuksien tuloksia ei siis voitaisi suoraan laajentaa koskemaan muita hyötysuhteita. Lisäksi muiden hyötysuhteiden määritysten ongelmien ja epätarkkuuksien takia näyttäisi, että Ryhmä I voisi konsistenttisuudessaan ja yksiselitteisyydessään olla paras ryhmä edustamaan yksilön hyötysuhdetta. Siitäkin huolimatta, että se ei välttämättä riittävällä tarkkuudella kuvaa luurankolihaksen mekaanista hyötysuhdetta. Edelleen, tutkimus selittää aiemmin kirjallisuudessa havaitun deltahyötysuhteen heikohkon toistettavuudelle tilastollisesti teho-energiankulutus regressiosuoran epävarmuudella, minkä aiheuttaa todennäköisesti havaintopisteiden, tavallisesti 3-6, niukka määrä.

Connections between cycling efficienciens. Because of its easiness, mechanical efficiency of cycling (the ratio between mechanical work and the expended energy) is widely studied and there are many differently defined indicators for this kind of metabolic effectiveness of body. Much is known about the effects of different physiological and biomechanical factors to these differently defined mechanical efficiencies. However, it has not been investigated before how these differently defined mechanical efficiencies interact with each other.

Fourteen physically active men (n = 12) and women (n = 2), aged 31 ± 6 years, participated in this study. For each subject, we calculated six different metabolic effectiveness values for cycling work: At a given load (150 W) gross- and net efficiencies, two work efficiencies and economy and in addition we calculated delta efficiency from linear work-consumed energy regression line.

We found that the studied six measurements of metabolic effectiveness can be divided into three groups based on rank correlation and factor analysis. Economy together with gross- and net efficiency belonged to Group I. In Group II there were delta efficiency and work efficiency, where the consumed energy of a zero load was extrapolated from work-consumed energy regression line. Finally, in Group III there was only work efficiency, where the consumed energy of a zero load was directly measured. Groups differed from each other not only by the rank correlation but also how they responded to physiological factors. Measures from Group I were more influenced by the investigated physiological factors than the measures from Groups II or III: For example, weight (r = -0,68, p = 0,02) and maximal oxygen consumption (ml/kg/min, r = 0,75, p = 0,005) correlated significantly with gross efficiency from Group I but not with any efficiencies from other groups. We also prove that theoretically every efficiencies asymptotically approaches delta efficiency as pedalled load increases to infinity; Theoretically gross efficiency was at 0.5 %-point neighbourhood of delta efficiency at 1350 ± 750 W load. In addition, we give two different well correlated measurements of fitness for delta efficiency: a confidence interval and a standard deviation of a local delta efficiency. Measured by these values, the fitness of a delta efficiency is relatively poor (for example, the length of a 95 % confidence interval was 6,9 ± 5,2 %-points). Lastly, we investigate two different ways to measure the energy consumption of a zero load used in the literature, and we conclude that the foundation of them both contain unanswered problems.

Based on this study, it seems that cycling efficiencies can be divided into three separated groups and they measure differently mechanical efficiency. Straight conclusion from this is that results from, say, delta efficiency cannot be straightforwardly applied to other efficiencies. In addition, based on problems and imprecisions with other efficiencies, it seems that Group I could be the best indicator for mechanical efficiency because of its consistency and unambiguity. Moreover, this study explains previously noticed poor repeatability of a delta efficiency via uncertainty of a work-consumed energy regression line. This uncertainty in turn arises, presumably, because of using too few observation points (typically 3-6).