在最近发表在《PLOS ONE》杂志上的一项研究中，一个国际研究小组研究了出生地和比赛地点如何影响不同年龄段铁人三项运动员在铁人三项比赛中的表现。
研究人员确定了全球最快的赛场，并分析了气候、赛道特征和人数等因素如何影响完赛时间。研究结果旨在指导教练和运动员优化比赛选择。
铁人三项赛是要求最高的耐力赛事之一，包括游泳、自行车和跑步。随着时间的推移，研究人员探索了这项运动的各个方面，包括最佳表现年龄、节奏策略和环境影响。人们注意到，培训、营养和个人对环境条件的适应等因素会对表现产生重大影响。
与年龄相关的见解：虽然 30-35 岁的运动员取得了最快成绩，但参加铁人三项比赛的最大人口群体是 40-45 岁，这显示了参赛者年龄的多样性。
先前的研究强调了参与者人数统计的趋势以及温度等环境因素在耐力项目中的作用。然而，国籍和比赛地点等因素对结果的影响仍然没有定论，关于当地运动员是否始终优于其他运动员的证据不一。
此外，有关最快赛场的具体信息仍然很少，特别是对于努力获得夏威夷铁人三项赛等著名锦标赛资格的业余运动员而言。解决这些知识差距可以帮助运动员和教练就比赛选择和准备做出明智的决定。
在本研究中，研究人员利用了包含近 700,000 条年龄组铁人三项运动员记录的大型数据集，这些运动员在 2002 年至 2022 年间参加了全球 66 个地点举行的 444 场比赛。
收集了公开的比赛数据，其中包括参与者人口统计数据、赛事详细信息以及空气和水温等环境因素。经过广泛的数据清理后，研究人员排除了无效条目，例如不完整的记录和时间不可信的条目。该数据集按 5 岁年龄组进行分类，并按性别、原籍国和种族地点等变量进行排序。
为了分析运动员的表现，研究人员采用了描述性统计数据和称为 XGBoost 回归的机器学习模型。该模型使用 75% 的数据进行训练，并使用其余 25% 的数据进行验证。完成时间被用作结果变量，而预测变量包括性别、年龄组、国家、比赛地点和环境条件。
此外，对预测变量进行了数字编码，以确保与模型的兼容性，例如对性别进行分类以及对国家和地点进行排名。该模型旨在确定与比赛时间最密切相关的因素。
使用多种解释工具，包括 SHapley 加法解释（SHAP 值）和部分相关图，来理解每个变量的相对重要性。 SHAP 值强调了预测因素对比赛时间结果的影响，揭示了诸如年轻年龄组和特定环境条件对更快时间的影响等模式，而部分依赖图则提供了对预测因素和预测结果之间关系的直观见解。然而，相对较低的 R² 分数 (0.27) 表明该模型仅解释了比赛时间变异性的一小部分。
研究发现，铁人三项赛的表现因比赛地点、环境条件和参与者人口统计数据的不同而存在显着差异。夏威夷铁人赛被认为是整体速度最快的赛场。
此外，年轻的男性运动员，尤其是 35 岁以下的男性运动员，创下了最快的成绩。此外，来自奥地利、德国、比利时和芬兰等国家的运动员始终比其他国家的运动员表现更好。
主要研究结果表明，最快比赛时间的最佳环境条件包括大约 27°C 的气温和接近 24°C 的水温。这些条件最有可能最大限度地减少生理压力并有助于提高耐力表现。尽管有这些有利的条件，但研究指出，比赛表现也可能受到海拔增益、配速策略和以往经验等因素的影响，而这些因素并未包含在分析中。
此外，参与分析显示，大多数完赛者来自美国，尽管其他国家的运动员经常表现优于他们。 30-35岁年龄组表现出最高的表现水平，而40-45岁的运动员构成了最大的人群。
SHAP 分析结果证实，原籍国、比赛地点和温度条件是影响最大的因素。其他人数、年龄和性别，在决定结果方面也发挥着重要作用。研究结果强调，选择气候和地理条件有利的赛马场对于实现更快的成绩至关重要。
研究人员表示，奥地利铁人赛、哥本哈根、巴塞罗那和巴西弗洛里亚诺波利斯赛马场最有利于实现最快比赛成绩。这种洞察力对于寻求参加夏威夷铁人三项世界锦标赛等著名赛事资格的业余铁人三项运动员来说尤其有益。
总体而言，该研究证实了环境、地理和人数因素对铁人三项赛成绩的重要性。虽然研究结果为比赛选择提供了实用指导，但研究人员强调，未来的研究需要考虑其他变量，例如详细的天气数据、营养和配速策略，以更好地了解表现结果。
研究人员指出，准备在夏威夷参加铁人三项世界锦标赛的运动员应优先考虑气温适宜且海拔上升幅度最小的比赛。这些发现为铁人三项运动员和教练制定实现个人最佳成绩和资格目标的策略提供了实用指导。
