趙月民 陳培友

摘 要：目的：基于三軸加速度傳感器，建立大學(xué)生自行車運動能量消耗預(yù)測方程。方法：選取101名在校大學(xué)生，按性別、年齡分成實驗組（81人）和驗證組（20人）。實驗過程中受試者同時佩戴K4b2氣體代謝分析儀和GT3X加速度傳感器（腳踝處），在功率自行車上依次進行不同強度（較低強度：37%～45%VO2max;中等強度：46%～63% VO2max;較大強度：64%～91% VO2max）的騎行。采用逐步回歸方法建立運動能量消耗預(yù)測模型。結(jié)果：1）ACz軸和VM軸的 counts值與能量消耗存在較高的相關(guān)關(guān)系（P<0.01）。2）運動能量消耗 （kcal/min）=0.000219×VM+0.065×BW+0.145×SE-2.032[VM為加速度傳感器合軸counts值，BW為體重（kg），SE為性別（女=0，男=1）];R2等于0.88，SEE和SEE/Y（%）分別為0.61和11.55%。3）經(jīng)驗證組數(shù)據(jù)回代檢驗，各強度水平下模型預(yù)測值與K4b2實測值相關(guān)系數(shù)在0.82～0.86之間（P<0.01）;絕對誤差為0.38～0.61 kcal/min，相對誤差為8.37%～10.54%;95%的殘差均落在Bland-Altman散點圖Mean±1.96SD的區(qū)間內(nèi)。結(jié)論：自行車運動中，通過腳踝佩戴處加速度傳感器合軸counts值、性別、體重三個變量建立的能量消耗預(yù)測方程，能夠有效地預(yù)測不同強度水平下的運動能量消耗，預(yù)測精度較高，可為大學(xué)生自行車運動科學(xué)監(jiān)測提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞：自行車運動;三軸加速度傳感器;能量消耗;預(yù)測方程

中圖分類號：G804.2 文獻標識碼：A文章編號：1006-2076（2019）01-0080-06

隨著科學(xué)技術(shù)的進步和穿戴設(shè)備的發(fā)展，基于重力傳感器的加速度計作為一種客觀、簡便的測量設(shè)備，越來越多地被用在體力活動測量工作中。劉陽對第63 屆美國運動醫(yī)學(xué)年會上的所有文獻進行綜述研究發(fā)現(xiàn)，有超過 50 篇文章報告了關(guān)于三軸加速度傳感器技術(shù)的身體活動測評設(shè)備的相關(guān)研究，占到該類型研究的 90% 以上[1]。在體力活動監(jiān)測中，加速度傳感器提供的模型能比較有效地計算走跑運動的能量消耗 [2]，但是不能準確測量自行車運動的能量消耗。研究顯示，腳踝處的加速度計數(shù)與能量消耗的相關(guān)性最高，但仍然沒有建立有效的自行車運動能量消耗計算模型[3]。因此，本研究將選取Actigraph GT3X加速度傳感器，將其佩戴于腳踝處位置，以K4b2氣體代謝分析儀能量消耗測量值為依據(jù)，建立自行車不同強度運動下加速度計數(shù)與運動能量消耗之間的關(guān)系方程，以期豐富加速度傳感器能量消耗計算模型，為大學(xué)生自行車運動科學(xué)監(jiān)測提供依據(jù)。

1 研究方法

1.1 受試者

本研究共有101名在校大學(xué)生參與測試，其中男生50人，女生51人;在實驗之前詳細詢問受試者的健康狀況，確定其無心肺功能疾病及高血壓等后納入正式受試對象。為研究需要，在數(shù)據(jù)處理時將受試者隨機分成兩組，一組（男生40人，女生41人），用于模型建立，另一組（男生10人，女生10人），用于驗證模型。

1.2 實驗儀器與測試方案

1.2.1 實驗儀器

1.2.1.1 ActiGraph GT3X加速度傳感器

ActiGraph GT3X（簡稱GT3X）是由美國制造技術(shù)有限公司生產(chǎn)的一款三軸加速度運動傳感器，其功能主要包括活動計數(shù)、能量消耗、向量幅度、計步、代謝當量等。本實驗將GT3X佩戴于右腳腳踝外側(cè)上緣處（簡稱腳踝位置），通過自帶分析軟件Actilife5.10.0提取原始指標垂直軸（Acz）、額狀軸（ACy）、矢狀軸（ACx）、水平軸（ACh）、合軸（VM）等的加速度計數(shù)（counts）。ACh水平軸，計算公式為ACh=（ACx2+ACy2）1/2。VM矢量合軸，計算公式為VM=（ACx2+ACy2+ACz2）1/2。實驗之前，對儀器進行校準，采樣頻率設(shè)置為6次/min。

1.2.1.2 Monark 839E功率自行車

Monark 839E功率自行車內(nèi)置微型電腦裝置，可外連PC或心電分析儀。其可做恒功率、恒阻力、恒心率練習或測試，并有配套的測試分析軟件（Analysis software Ver 1.0），遙測胸帶監(jiān)測心率，實時顯示心率、腳踏速度、阻力、做功量等指示。功率自行車在正式使用之前需預(yù)熱，由實驗人員檢查是否使用正常。

1.2.1.3 K4b2氣體代謝分析儀

間接測熱法一般被認為是進行能量消耗監(jiān)測的金標準，有著較高的精確性[4]。K4b2氣體代謝分析（簡稱K4b2）能夠通過測量運動中受試者的攝氧量（VO2），進而計算能量消耗，每日測試前需對K4b2進行預(yù)熱和校正。

1.2.2 運動強度界定和阻力計算

功率自行車騎行分為三個強度騎行階段，三種強度依次為：較低強度：37%～45%VO2max;中等強度：46%～63%VO2max;較大強度：64%～91%VO2max[5]。功率自行車騎行阻力采用室外騎行輪胎和地面的滾動摩擦阻力（F（摩擦力））[6]：F（摩擦力） =μ×Fn/r =μ×mg/r，μ（摩擦系數(shù)）=0.5 mm，g（重力加速度）=9.8 m/s2，m=體重+車重，普通自行車車重為15 kg，r（輪胎半徑）=25 cm。

1.2.3 測試方案

1.2.3.1 最大攝氧量（VO2max）測定

受試者測試前首先帶好心率帶和面罩，連接氣體代謝分析儀。采用遞增負荷方式測試最大攝氧量：功率自行車運動負荷從100 W開始（女生

50 W），每分鐘遞增25 W，至力竭（蹬踏速度為60 r/min）。當攝氧量出現(xiàn)平臺，即負荷攝氧量不在增長，可視為達到最大攝氧量。如果攝氧量未出現(xiàn)平臺，而受試者已經(jīng)力竭，則取最大值作為最大攝氧量。如果呼吸商大于1.1，心率在180次/min以上，受試者不能保持當前運動速度也可以作為最大攝氧量[7]。

1.2.3.2 不同強度騎行實驗

根據(jù)計算的阻力（F摩擦力）給功率自行車設(shè)定騎行阻力。首先，受試者緩慢勻加速騎行，騎行到37%～45%VO2max時，提醒受試者保持當前速度，當范圍平穩(wěn)在37%～45% VO2max并維持3 min后，記錄此時的騎行速度，此速度為受試者進行較小強度騎行時的適宜運動速度。再讓受試者以此速度騎行5 min，同時獲取5 min的GT3X實驗數(shù)據(jù)和K4b2的實驗數(shù)據(jù)。之后，讓受試者按照上述方案進行中等強度（46%～63% VO2max）和較大強度（64%～91% VO2max）的騎行實驗。最后將GT3X的測試數(shù)據(jù)導(dǎo)入Actilife5.10.0軟件、K4b2的數(shù)據(jù)導(dǎo)入Cosmed K4b27.0軟件，之后進行數(shù)據(jù)整理與分析。整理時，GT3X和K4b2中的實驗數(shù)據(jù)取每一分鐘均值。

1.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計

采用逐步回歸法建立自行車運動能量消耗預(yù)測方

程。采用Pearson相關(guān)、相對誤差以及Bland-Altman點圖等方法檢驗預(yù)測方程的有效性。顯著性水平定義為P<0.05和 P<0.01。

2 研究結(jié)果

2.1 受試者基本信息

正式實驗前，首先對受試者的年齡、性別、身高、體重、BMI、最大心率（HRmax）信息進行采集。最大心率（HRmax）采用Tanaka計算公式， HRmax=208-0.7×年齡（此公式適用于健康的成年男性和女性）[5]。接著對受試者的最大攝氧量進行測試，獲取受試者基本信息。受試者各指標測試結(jié)果見表1。

2.2 不同性別大學(xué)生騎行強度的分析

以ACSM運動強度等級中的最大攝氧量百分比（%VO2max）分級為依據(jù)，采集受試者較低強度、中等強度和較高強度騎行運動中的攝氧量、心率、METs、蹬踏速度以及騎行速度，數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果見表2。

表2顯示，在三種強度下受試者的攝氧量、心率、METs和ACSM運動強度等級中的分級標準基本一致。男生較低強度運動下的蹬踏速度為41.85 r/min，騎行速度為14.53 km/h，中等強度運動下的蹬踏速度為60.60 r/min，騎行速度為21.38 km/h，較大強度運動下的蹬踏速度為78.98 r/min，騎行速度為27.98 km/h;女生較低強度運動下的蹬踏速度為37.44 r/min，騎行速度為13.00 km/h，中等強度運動下的蹬踏速度為53.39 r/min，騎行速度為18.66 km/h，較大強度運動下的蹬踏速度為69.46 r/min，騎行速度為24.54 km/h。

2.3 運動能量消耗預(yù)測模型的建立

2.3.1 加速度傳感器計數(shù)與運動能量消耗關(guān)系

對不同強度下各加速度軸原始counts值進行分析發(fā)現(xiàn)（見表3），加速度傳感器各軸counts值均隨著運動強度的增加而增大。在各分軸中，三種運動強度下ACz軸的counts值均最大，分別為7360.30，13611.97，20264.69，ACx軸、ACy軸counts值相對較小。進一步對各加速度軸counts值與能量消耗的相關(guān)關(guān)系進行分析，各軸counts值均與能量消耗線性相關(guān)關(guān)系顯著（P<0.01）。其中，ACz軸counts值與能量消耗的相關(guān)系數(shù)在三種強度水平下均大于其他各分軸，相關(guān)系數(shù)依次為0.63，0.59，066;VM軸與能量消耗也存在較高的相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)依次為0.57，0.58，0.65。

2.3.2 回歸方程建立

以K4b2實測能量消耗值為因變量，以ACz、ACx、ACy、ACh、VM、年齡、性別、身高、體重、BMI等為自變量，選取逐步回歸法，建立回歸方程，方程參數(shù)見表4。

回歸方程自變量的容忍度（TOL）均大于0.64，方差膨脹系數(shù)（VIF）均小于1.55，特征值均大于0.01，條件指標（CI）均小于16，因此回歸方程各自變量間不存在多元共線性問題。F值為2 884.52（P=0.000<0.01），決定系數(shù) R2為0.88，因而VM、體重、性別3個自變量共可有效解釋能量消耗88%的變異量，方程的剩余標準差（SEE）為0.61，SEE/Y（%）值為11.55%，方程的擬合程度較高。

2.4 能量消耗預(yù)測模型的有效性

將驗證組每個受試者的性別、體重、VM數(shù)據(jù)代入回歸方程，計算能量消耗預(yù)測值，并與實際運動能量消耗值進行比較，結(jié)果見表5。

表5顯示，不同強度水平下，自行車運動能量消耗預(yù)測值與實測值之間具有顯著線性相關(guān)關(guān)系（P<0.01），相關(guān)系數(shù)分別0.82，0.83，0.86。方程能量消耗預(yù)測的絕對誤差在0.38～0.61 kcal/min之間，且絕對誤差隨運動強度的增加而增大，相對誤差在8.37%～10.54%之間。較大強度時，方程能量消耗預(yù)測的相對誤差最小，中等強度水平時的相對誤差最大。

以每個受試者預(yù)測值與實測值的均值作為橫坐標，預(yù)測值與實測值的差值作為縱坐標建立Bland-Altman散點圖[8]。結(jié)果顯示，三種強度水平的預(yù)測值與實測值的殘差基本均勻落在Mean±1.96SD的區(qū)間內(nèi)，預(yù)測值和實測值殘差均值在不同強度下分別為-0.09，-0.16，-0.34。雖然方程具有低估能量消耗的問題，但均值仍接近0線，表明方程對自行車運動能量消耗有較好的預(yù)測能力。

3 分析與討論

3.1 加速度傳感器計數(shù)與運動能量消耗關(guān)系

在以往的走跑運動研究中，建立的能量消耗方程多是以垂直軸（ACz）加速度計數(shù)為基礎(chǔ)的。研究表明垂直軸的加速度計數(shù)與能量消耗之間存在高度相關(guān)性。在近期關(guān)于走跑運動能量消耗方程的研究中，大多利用三軸加速度傳感器中的合軸（VM）計數(shù)進行能量消耗方程的建立。與單軸加速度傳感器相比，三軸加速度傳感器能夠捕捉一些復(fù)雜的運動形式，可更加全面的對體力活動進行監(jiān)測。本研究利用三軸加速度傳感器對自行車運動進行分析發(fā)現(xiàn)，ACz軸和VM軸的加速度計數(shù)感應(yīng)最為豐富，且均與能量消耗存在較高的相關(guān)關(guān)系，這可能與本研究采用固定位置的功率自行車有關(guān)。路飛揚等人利用三軸加速度傳感器對室外普通自行車騎行的研究中也發(fā)現(xiàn)，ACz軸和VM軸感應(yīng)加速度計數(shù)均較為豐富，且與能量消耗存在較高的相關(guān)關(guān)系[9]。同樣馬國強等人在對場地自行車運動的研究中也得到了相似的結(jié)論。但有不同的是，其研究發(fā)現(xiàn)矢狀軸（ACx）的加速度計數(shù)也與能量消耗存在高度相關(guān)關(guān)系[3]。這可能是由于其研究中以專業(yè)場地自行車運動員為受試對象，加速度傳感器置于外踝上緣，采用大強度遞增速度實驗（22～48 km/h，每2 min遞增4 km/h）導(dǎo)致的。置于外踝上緣，加速度傳感器矢狀軸（ACx）捕捉的是額狀軸（左右）方向的加速度。極大強度騎行時，身體會出現(xiàn)相對于普通坐式騎車過多的動作類型，加速度傳感器捕捉了更為豐富的信息。整體來看，無論是功率自行車、普通自行車、場地自行車，相對于其他各分軸，垂直軸（ACz）均能夠感應(yīng)最豐富的加速度變化。垂直軸（ACz）和合軸（VM）的加速度計數(shù)均與能量消耗存在較高的相關(guān)關(guān)系，是預(yù)測能量消耗較佳的自變量。

3.2 加速度傳感器預(yù)測能量消耗效度

在加速度傳感器能量消耗預(yù)測模型的研究中發(fā)現(xiàn)，沒有一個方程能有效估算所有類型體力活動的能量消耗，且只在針對某種類型的活動時才有較高的效度[10-11]。GT3X官方軟件中自帶能量消耗模型均是以走跑運動形式為基礎(chǔ)建立的，研究表明在對自行車運動能量消耗預(yù)測時，自帶方程誤差太大，不能有效的進行預(yù)測[12]。因此，本研究針對自行車運動建立能量消耗預(yù)測方程。以加速度傳感器ACz、ACx、ACy、ACh、VM、年齡、性別、身高、體重、BMI為自變量，以K4b2實測能量消耗值為因變量，采用逐步回歸法建立能量消耗預(yù)測模型，排除共線性問題，最終納入VM、體重、性別變量。判定系數(shù)（R2）為0.88，大于0.8，方程擬合程度較高。剩余標準差（SEE）和標準SEE/Y×100%分別為0.61，11.95%，在線性回歸分析中，剩余標準差（SEE）用來表示回歸方程預(yù)測未來的可靠程度（精度），剩余標準差（SEE）越小說明建立的回歸方程越好。在實際應(yīng)用中，為便于評價回歸方程的優(yōu)劣，通常采用統(tǒng)一標準SEE/Y×100%（剩余標準差/因變量的均值×100%），SEE/Y×100%的值小于15%時，表示回歸方程的可靠程度較高[13]。因此，本研究新建方程在預(yù)測能量消耗時有著較高的可靠度。利用驗證組數(shù)據(jù)對方程的有效性進一步分析，方程預(yù)測值與K4b2實測值具有顯著的相關(guān)關(guān)系（r=0.82-0.86，P<0.01）。預(yù)測值和實測值的絕對誤差依次為0.38 kcal/min、0.54 kcal/min、0.61 kcal/min，相對誤差依次為9.35%、10.54%、8.37%，兩種誤差均較小，準確度均在89%以上，回歸模型的可信程度較高。在相對誤差中，預(yù)測方程出現(xiàn)隨著運動強度增加，相對誤差先增大后減小的現(xiàn)象，這與王軍利等人在走跑運動研究中發(fā)現(xiàn)隨著運動強度的增加誤差先減小后逐漸增大的結(jié)果相悖[14]。其他研究也有發(fā)現(xiàn)相對誤差呈現(xiàn)不隨運動強度變化趨勢而改變的問題，并提出這可能是與受試者的運動方式有關(guān)[15-16]。Bland-Altman散點圖的目的是計算兩種測量結(jié)果的一致性，并以圖形的方式直觀的反映這種一致界限性，從而得出這兩種測量方法是否具有一致性的結(jié)論。從方程預(yù)測能量消耗值的Bland-Altman散點圖結(jié)果發(fā)現(xiàn)，95%的預(yù)測值與實測值的殘差均落在Mean±1.96SD內(nèi)，方程預(yù)測值和實測值殘差的均值在不同強度下分別為-0.09，-0.16，-0.34。雖然方程有低估能耗的問題，但均值線基本接近0，兩種測量結(jié)果也較為接近，能夠有效的預(yù)測自行車運動的能量消耗。

不同的算法和預(yù)測方程會影響運動能量消耗測量的準確性，基于counts值計算日常體力活動能量消耗是目前常使用的方法[17]。雖然現(xiàn)在硬件監(jiān)控技術(shù)有很大的進步，但目前多數(shù)研究仍是基于線性回歸分析來建立能量消耗預(yù)測方程。至今，基于count值建立能量消耗的模型已有了較深的研究，并建立了多種運動類型的能耗方程，其中以走跑類型居多。向劍鋒等人基于走跑運動運動形式建立能耗預(yù)測方程：（kcal/min=0.000784×VM+0.054×BM-1.947;矢量計數(shù)VM：counts/min，體重BM：kg），在數(shù)據(jù)分析時發(fā)現(xiàn)體力活動的加速度計數(shù)決定回歸模型的斜率和截距的變化，但是單純用活動計數(shù)代表能量消耗，這樣的輸出結(jié)果是不完全準確的。因此其方程中引入counts值和身體測量特征值（體重），結(jié)果表明具有較高的效度[18]。另外也有研究表明其能量消耗方程引入身體測量特征值后，比單純基于counts值方法評估能耗的準確性高了15%[19]。由此可見把身體測量特征值和加速度計數(shù)作為自變量同時引入方程比單純的引入加速度計數(shù)建立方程更能準確的評估體力活動的能量消耗。本研究所建方程是通過VM、體重、性別變量來預(yù)測能量消耗的。因此，既包括了身體測量特征值，也包括了加速度計數(shù)（counts）值，且結(jié)果顯示預(yù)測有較高的準確度。在已有的關(guān)于自行車運動的研究中，研究者也建立了一些能量消耗預(yù)測模型。劉春輝等人以大學(xué)生人群為研究對象，應(yīng)用騎行速度、去脂體重、性別建立自行車能耗預(yù)測方程，結(jié)果顯示R2為0.704，方程解釋了騎車能量消耗的70.4%變異量[20]。馬國強等人以ROC曲線分段建立自行車能量消耗方程，結(jié)果顯示R2分別為0.837，0.767，共解釋騎車能量消耗的76.7%～83.7%的變異量。本研究所建方程R2為0.88，可以解釋自行車能量消耗88%的變異量，方程擬合程度更高一些。因此，相比較而言，本研究方程能夠更加有效預(yù)測自行車運動的能量消耗，準確度較高。但是，本研究所建方程是基于實驗室條件下的，至于外部效度如何，還有待進一步檢驗。

4 結(jié)論

在自行車運動中，相對于其他各分軸，垂直軸（ACz）能夠感應(yīng)最豐富的加速度計數(shù)。垂直軸（ACz）和合軸（VM）的加速度計數(shù)均與能量消耗存在較高的相關(guān)關(guān)系，是預(yù)測能量消耗較佳的自變量。通過腳踝佩戴處加速度傳感器合軸（VM）counts值、性別、體重三個變量建立的能量消耗方程，能夠有效預(yù)測不同強度水平下自行車運動的能量消耗，預(yù)測精度較高，可為大學(xué)生自行車運動科學(xué)監(jiān)測提供依據(jù)。

參考文獻：

[1]劉陽.基于加速度計的身體活動測量研究前沿[J].北京體育大學(xué)學(xué)報，2016（8）：66-73.

[2]王道，劉欣，徐亮亮，等.GT3X+加速度計測量20～30歲成年人走跑運動能耗的信效度研究[J].中國運動醫(yī)學(xué)雜志，2015，34（3）：291-296.

[3]馬國強，邱俊，陸姣姣，等.應(yīng)用加速度計數(shù)建立場地自行車能耗預(yù)測方程[J].中國運動醫(yī)學(xué)雜志，2015（7）：621-627.

[4]趙壯壯，陳培友，邱悅雯.LivePod LP2檢測人體運動中能量消耗水平的信、效度檢驗[J].體育科學(xué)，2012（1）：48-53.

[5]美國運動醫(yī)學(xué)學(xué)會.ACSM運動測試與運動處方指南（第9版）[M].王正珍，等譯.北京：北京體育大學(xué)出版社，2015.

[6]哈爾濱工業(yè)大學(xué)理論力學(xué)教研室.理論力學(xué)[M].北京：高等教育出版社，2009.

[7]張勇，王恬.不同強度騎車和跑步的能量消耗與底物代謝特征研究[J].中國體育科技，2009（1）：111-114.

[8]朱琳，陳佩杰.三軸運動加速度計（GT3X）測量青春期少年（11～14歲）身體活動能耗預(yù)測方程的建立和檢驗[J].中國體育科技，2014（3）：73-77.

[9]路飛揚，戴劍松，李松駿.加速度傳感器測量自行車運動能耗的效度研究[J].體育成人教育學(xué)刊，2014，30（2）：60-63.

[10]Howe C A，Staudenmayer J W，F(xiàn)reedson P S.Accelerometer prediction of energy expenditure：vector magnitude versus vertical axis[J].Med Sci Sports Exerc，2009，41（12）：2199-2206.

[11]Rothney M P，Schaefer E V，Neumann M M，et al.Validity of physical activity intensity predictions by ActiGraph，Actical，and RT3 accelerometers.[J].Obesity，2008，16（8）：1946-1952.

[12][JP3]Janssen X，Cliff D P，Reilly J J，et al.Predictive validity and classification accuracy of ActiGraph energy expenditure equations and cut-points in young children[J].Plos One，2013，8（11）：79-89.

[13]林俠.統(tǒng)計學(xué)原理與實務(wù)[M].北京：北京師范大學(xué)出版社，2014.

[14]王軍利，張冰，賈麗雅，等.Actigraph（GT3X）加速度計測量我國19～29歲人群身體活動能耗的效度研究[J].體育科學(xué)，2012，32（12）：71-77.

[15][JP3]Jr B D，Ainsworth B E，Swartz A M，et al.Validity of four motion sensors in measuring moderate intensity physical activity.[J].Medicine & Science in Sports & Exercise，2000，32（9 Suppl）：471-480.

[16]Le M G，Tudor-Locke C.Comparison of pedometer and accelerometer accuracy under controlled conditions.[J].Medicine & Science in Sports & Exercise，2003，35（5）：867-871.

[17]湯強，王香生，盛蕾.體力活動測量方法研究進展[J].體育與科學(xué)，2008（6）：79-86.

[18]向劍鋒，李之俊.應(yīng)用Actigraph三軸加速度傳感器矢量計數(shù)監(jiān)測日常體力活動的研究[J].體育科學(xué)，2013，33（11）：75-83，88.

[19]Sasaki JE，John D，F(xiàn)reedson PS.Validation and comparison of ActiGraph activity monitors[J].Journal of Science and Medicine in Sport，2011，14（5）：411-416.

[20]劉春輝，盛蕾，湯強.自行車不同騎速能量消耗特征研究[J].南京體育學(xué)院學(xué)報：自然科學(xué)版，2012（2）：1-3.