Chris Masterjohn 博士Chris Masterjohn, PhD
2025 年 3 月 14 日Mar 14, 2025
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2022 年，受到 Peter Attia 采访 Inigo San Millan 的启发，我尝试在运动期间测量我的乳酸，以将我的有氧运动校准到区域 2。
支持这一观点的要点是，80% 的有氧训练应该在区域 2 进行，因为这可以最大限度地提高慢肌纤维的线粒体容量。这提供了有氧基础来支持更高强度的锻炼，充当乳酸池来清除快肌纤维产生的乳酸，并支持最大限度的运动表现和最佳的葡萄糖代谢。
我很快就认定，除了在运动科学实验室中对个人生理学进行的研究或对多个受试者进行的正式研究之外，在运动期间测量乳酸会分散人们对运动的实际目标的注意力，并且没有实际用处。
这与我关于在空腹状态下、餐后一小时或与周期性健康问题相关的特定时间测量乳酸的观点完全相反。我认为这具有深远的实用性，应该始终与血糖一起测量。我已经详细解释了这一点每个专家都应该分析但没有分析的四个指标。
对于尝试以任何方式精确地微观管理区域 2 状态的想法，我有几个问题：
我对乳酸阈值定义的理解是，当你的血液乳酸达到其第一个向上拐点时，这反映了慢肌纤维作为乳酸吸收器的能力已达到最大化的点。多余的乳酸溢出到血液中，你现在知道你的慢肌纤维正在得到最大程度的训练。有什么理由相信，如果我在这个点以下训练 10% ，我就得不到 90% 的益处？我看不出这样的理由。
在大多数现实场景中，测量乳酸是不可能的，尤其是在户外锻炼时。在室内锻炼仍然会打断锻炼节奏，分散锻炼者的注意力。
测量乳酸的更实用的替代方法是“谈话测试”，其中区域 2 应该反映进行对话的能力，但有困难，电话里的人可以告诉你你在锻炼，因为你的呼吸和说话明显很费力。我几乎总是独自锻炼，虽然我可以看到用它作为间歇性测量，但很难以任何一种连续的方式实际使用它。我用一种节奏来代替它，这种节奏让我仍然可以通过鼻子呼吸，但我会鼓励通过嘴呼吸以获得更多空气，并且我可以听到自己的呼吸声。
如下面的附录所示，谈话测试的第一个增量实际上完全跳过了基于乳酸的 2 区测量。在 2 区的五种不同定义中，没有一种可以以接近单区精度的方式识别任何其他定义。在这些定义中，最大心率百分比显然是您在家中可以测量的最佳值，但即使是它也无法以任何精度识别由乳酸、氧气消耗、脂肪氧化或呼吸频率定义的 2 区。因此，您试图在识别 2 区时获得的所有“精度”都是幻想。
因此，我开始将我的锻炼方式称为“2 区风格”，这只是一种符合以下标准的有氧锻炼模式的昵称：
锻炼后，我还注意到了另一个迹象：我的脸变得通红，而且持续时间很长，即使我洗澡、换衣服，脸仍然会红。我认为这证实了我的“区域 2 式”锻炼产生了我所期待的生理反应。
然后，我反思了在区域 2 中跑步或骑自行车的概念所遇到的另一个问题：如果我试图通过处于区域 2 来增加肌肉中的线粒体密度，那么在跑步或骑自行车时，除了腿部之外，我究竟该如何做呢？
也许你的心在区域 2。
也许你的肺处于第 2 区。
但是如果你在跑步或骑自行车，那么区域 2 中的肌肉就只有你的下半身。你的手臂、躯干和旋转肌肉绝对不可能位于区域 2。
现在，如果你是一名竞技跑步者，那就尽情跑步吧。如果你是一名竞技自行车手，那就尽情骑自行车吧。如果这些都是你最喜欢的爱好，那就尽情享受吧。
我的观点很简单：如果您从事此类锻炼专门是为了其健康价值，那么它应该尽可能地为您的身体带来健康价值。
因此，我用两种类型的 2 区锻炼代替了跑步：
划船。我尽量集中精力保持腹肌紧绷，肘部向后收，因为在我的默认姿势下，我的肩膀太前倾，肋骨太外展，所以我认为这是在建立正确的姿势耐力。划船让我的上半身和下半身保持相同的程度，但对旋转力没有任何作用。
拳击。我用一系列刺拳、直拳、勾拳和上勾拳与一个带有上勾拳附件的重沙袋进行拳击。我尽可能专注于我的技术技能，而不会影响速度和努力，同时我更专注于不同拳击训练中的技术技能。这很好地涵盖了水平和对角向上的旋转力。就我目前的拳击知识而言，我认为它在向下对角力传递方面存在不足，而阻挡是参与该方向的主要机会。所以，有一天，当我有一所带火坑和壁炉的房子时，我会用砍柴来补充这一点，但我必须训练安全地用双手砍柴。
我不太确定我的腹肌是否得到了与其他肌肉相同的刺激。因此，我每周的腹肌锻炼都侧重于稳步增强耐力，并且我还特别注重长时间训练腹肌，通过收缩腹肌来在我工作或做其他随机事情时正确堆叠肋骨。
最后，我对人们每周应该进行三到四个小时的 2 区有氧训练这一概念有很大疑问。
虽然这可能是在短期研究中显示代谢益处的最低有效剂量 - 而且我可以说我的“区域 2 式”锻炼比其他任何方式更能改善我的空腹血糖 - 但对于任何人来说，包括我在内，几乎不可能在不影响其他重要锻炼的情况下专注于这么多的区域 2 工作。
相反，我认为如果我能在某件事上不断进步，我的频率就很好了。
我发现我需要每两周至少做一次“区域 2 式”工作才能不断进步。我的目标是每周做一次，我强迫自己每两周至少做一次，结果我大约每十天做一次。
我认为以牺牲阻力训练和灵活性训练为代价来进行有氧运动，或者以牺牲更高强度的训练为代价来进行区域 2 训练，这是很疯狂的。
如果您有足够的锻炼时间，至少可以进行足够的阻力训练以不断增强体质而不会损失任何肌肉质量（假设您的肌肉量已达到您年龄和性别的上半部分；否则您需要立即开始增加肌肉）；可以始终改善您的姿势、关节对齐和灵活性；可以达到高强度训练；可以进行 3-4 小时的“区域 2”训练，那么请务必进行锻炼。
但是，如果你像我一样，无法在一周内完成所有这些事情，那么请至少每两周进行一次一小时的所谓“区域 2”（ish）训练，跟踪你的进度，并调整你的频率以不断进步。
您对区域 2 的体验如何？请在评论中告诉我！
研究表明，定义区域 2 的精确度相当差。
在一篇刚刚发表的论文中，30 名男性和 20 名女性骑行者（平均年龄为 31 岁，每周至少骑行两次，持续至少三年）同时接受了九个标记的测试，这些标记标出了 2 区五种不同定义的边界，所有这些定义都基于 2 区越来越受欢迎的五区模型。此外还有三区模型和七区模型。我们试图针对的单个区域有五种定义，而 3、5 和 7 区模型的存在足以表明这是一个相对模糊的概念。
这些标记包括四种不同的乳酸阈值、两种心率阈值、通气阈值一（呼吸频率增加达到斜率第一个向上拐点的点）、65% 的峰值摄氧量和脂肪酸氧化最大化的点。
任何两个区域 2 定义之间的最精确关系是最大心率百分比和乳酸之间的关系。但这并不是很精确。
根据区域 2 的一个定义，它发生在血乳酸为 1.5-2.5 mmol/L 的范围内。另一个或补充的定义是最大心率的 72-82%。
在正态分布的钟形曲线中，95% 的数据位于平均值上下 1.96 个标准差之间。我们可以使用报告的标准差来推断数据的可能范围。由于这是基于人群数据，因此我们正在评估适用于所有人的通用指南的实用性，例如“当您的乳酸在 1.5 到 2.5 mmol/L 之间时，您处于区域 2”。
这些测量值代表区域 2 的上限和下限及其中心：
在乳酸的下限为 1.5 mmol/L 时，95% 的时间心率将处于最大值的 65% 到 92% 之间。
在乳酸为 2.0 mmol/L 的中心，95% 的时间心率将处于最大值的 77% 到 90% 之间。
当乳酸浓度达到上限2.5 mmol/L 时，95% 的时间心率将处于最大值的 80% 到 92% 之间。
当乳酸测量表明一个人处于区域 2 时，发现的最大心率百分比范围包括：65-72%（被认为是区域 1）、82-87%（被认为是区域 3）和 87-92%（被认为是区域 4）。
这是五个心率区中的四个！
抱歉，但这意味着两件事之一：要么心率无用，要么乳酸对于定义区域 2 无用。当然，它们彼此不一致。
另一个基于乳酸的定义是，当您的乳酸比基线高出 0.5 mmol/L 时，您就进入了区域 2。在这项研究中，人们在最大心率的 75% 到 87% 之间时达到这个值，这涵盖了区域 2 和区域 3。虽然只表示两个心率区而不是四个，但这也是乳酸的单一值。祝你好运，让你的乳酸保持在 1.5 mmol/L 左右。
现在我们可以得出一个结论，心率比乳酸更精确。毕竟，我们可以在一个乳酸区内将自己划分为四个不同的心率区。
问题是这样的：这应该是什么的代理？
在 72-82% 最大心率定义的 2 区中，95% 的 VO2 估计值介于 38% 和 86% 之间。根据基于 VO2 的定义，这包括 1 区的全部、2 区的全部和 3 区的一小部分。
在峰值 VO2 的 65%（区域 2 的一个建议底线）时，95% 的心率介于最大值的 66% 和 90% 之间。这包括区域 1 的一半、区域 1 和 2 的全部以及区域 4 的一半。
在脂肪氧化最大值时，95% 的心率处于最大值的 61% 到 83% 之间，涵盖了全部 2 区和大部分 1 区。
在第一个通气阈值时，95% 的心率在 73% 到 89% 之间，覆盖了 2 区的大部分、3 区的全部和 4 区的部分。
因此，虽然最大心率百分比的定义似乎比乳酸更狭窄，但如果我们试图确定任何其他 2 区变量，如 VO2、最大脂肪氧化或通气阈值，我们最终会得到多个心率区。在心率区的上限和下限，我们覆盖了三个基于 VO2 的区域的部分。
压倒性的结论是，区域 2 没有精确的定义，因此尝试用精确的数据来追踪它只会导致幻想：你无法收集缺乏精确定义的事物的精确数据。
本文没有涉及自觉用力率 (RPE) 的使用。然而，2013 年的一篇论文对其增加任何精度的能力表示怀疑：
虽然 RPE 与血乳酸和心率都具有相当大的相关性，但标准差很大。当 RPE 为 6 时，95% 的血乳酸应在 1.7 mmol/L 范围内，95% 的心率应在 52 bpm 范围内。当 RPE 为 20 时，心率范围下降到 44 bpm，而乳酸范围增加到 10.3 mmol/L。
即使单个 RPE 周围最紧密的分布也会根据任何测量定义跨越多个区域。
说话测试是一种基于呼吸劳动的简单表观用力测试。2015年的一篇论文让平均年龄 20 岁出头的 8 名男性和 8 名女性接受了一项渐进式运动测试，他们重复宣誓效忠，然后回答他们是否能舒适地说话。记录了他们最后回答“是的，我可以舒适地说话”（最后一次肯定，LP）、“是的，我可以说话，但不是完全舒服”（模棱两可，EQ）或“不，我不能舒适地说话”（否定，NEG）的速度。然后，他们必须以每种速度进行 30 分钟的稳态运动。
EQ 评级似乎与人们描述谈话测试与区域 2 的关系的方式相关。也许 NEG 通过这种方法表示了区域 3 的边界。
这些作者没有说明图表中的误差线是标准差还是标准误差。标准误差是将标准差除以样本大小的平方根（在本例中为 4）。我无法相信这些是标准差，因为它们比我在任何其他论文中看到的任何测量值都要小得多。
心率的误差线对应于约 2.7 bpm。如果这些是标准偏差，则意味着 95% 的数据将落在 10.5 bpm 范围内，但如果它们是标准误差，则表明标准偏差为 11 bpm，95% 的数据将落在 43 bpm 范围内。平均心率本身在 30 分钟内向上移动近 30 bpm，如果这些是标准偏差，则表明 EQ 速度的范围超过 40 bpm，如果这些是标准误差，则表明 EQ 速度的范围超过 80 bpm。
平均乳酸测量值本身完全超出了区域 2 的任何定义，这表明谈话测试中第一个可察觉的增量对应于区域 2 以上的乳酸读数。
这本身就表明谈话测试不够精确，根本无法在区域 2 周围设定边界，更不用说精确度了。
乳酸测量的误差线约为 0.65 mmol/L，但如果这些是标准误差，则标准差为 2.6 mmol/L。30 分钟内的平均乳酸值范围从略高于 3 到略高于 4，如果这些是标准误差，则代表 3.5 mmol/L 的差异，如果这些是标准差，则代表 11 mmol/L 的差异（这意味着数据必须向上倾斜，因为平均值远小于 11）。
因此，在超越基于乳酸的 2 区边界之前，谈话测试似乎不会记录任何内容，并且它似乎不会为上面介绍的技术增加任何精确度。
当然，我们可以提出，在个体内进行重复测量比从多个个体的样本得出的广义边界更有用。
在11 名完成了至少 9 次不同心率区训练的芭蕾舞参与者中，RPE 和心率区之间的个体内相关系数在 0.57 到 0.96 之间。这些系数的平方表示心率区对人的 RPE 评级的解释程度。范围从 32% 到 92%。目前尚不清楚有些人是否比其他人更善于判断自己的用力程度，或者这是否可以训练。显然，92% 是一种非常好的根据感知用力程度判断区域的能力，而 32% 则是一种非常糟糕的能力。
在另一项研究中，八名至少有两年骑行经验的业余自行车手进行了八次试验。前两次试验用于确定呼出的二氧化碳开始与吸入的氧气不成比例增加时的 RPE，这表明无氧代谢开始飙升，第二次试验比此高出 15%。接下来的六次试验让他们尝试在其中一个 RPE 下保持稳定状态。
在第一次 RPE 时，预计 95% 的心率测量值范围为 128 至 174 bpm；每公斤体重的摄氧量范围为 29 至 41，乳酸范围为 1.3 至 7.1 mmol/L。
在第二个 RPE 时，预计 95% 的心率测量值范围为 148 至 183；VO2 范围为 34 至 44；乳酸范围为 2.3 至 9.8。
心率范围跨越多个区域，乳酸范围则非常疯狂。
作者的目的是证明这些测量指标的重测信度。心率和 VO2 的 CV 低于 5%，这被认为是可靠性的阈值，但乳酸的 CV 分别为 9.2% 和 12.7%，因此乳酸不可靠。
然而，目的并不是确定任何人处于哪个区域。此外，CV 是基于 30 分钟内进行的六次测量的平均值，从而消除了会话内的差异。
正如他们引用的一篇方法论文中所说，“实际上，不存在所谓不合格测试的可靠性；只有应用于特定人群时，系数才有意义。”
因此，我们可以得出结论，在 30 分钟的骑行过程中至少进行五次测量的活跃骑行者可以使用 RPE 来预测心率和 VO2，但不能预测乳酸，并且可靠性较高。
但这并不意味着他们可以用它来预测他们是否处于基于 VO2、基于 HR 或基于乳酸的定义的区域 2。
综上所述：
有证据表明，谈话测试直到区域 3 或更高区域才开始发生变化。
作为家庭测量工具，心率比乳酸更容易测量，并且似乎具有更高的精度。
然而，心率与任何其他指标的单区精度都相去甚远。因此，根据任何其他生理指标，“精确”处于心率区 2 并不一定意味着您处于或接近区 2，因此无法确定您是否处于任何特定“区域”。
有些人擅长根据自觉用力程度判断自己的心率区间，而有些人则做得很糟糕。目前还不清楚这是否是一项可以训练的技能。
虽然我绝对相信不同强度的训练是有价值的，但你必须考虑将强度分类更多的是一门艺术而不是一门科学。试图高度精确地做到这一点是浪费时间，也是一种幻想。
https://chrismasterjohnphd.substack.com/p/why-i-dont-care-about-zone-2-cardio
Edit:2025.03.14
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