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土曜、Zwiftレース。と冬季の練習について思うこと

土曜は少し遅めに起きてZwift。最近はグループライドやSSTが中心だったけど、ちょうど5分後にレースが始まるようなので久々にエントリーしてみる。
「Tour de Zwift: Stage 2 Race」でカテゴリはB。距離は18km弱と短め。

Tour de Zwift: Stage 2 Race start

周りを見ると全員Bクラス。あ、これはクラス別スタートなのか。
スタートダッシュはおとなしく、大集団でしばらく進む。
コースはインスブルックを2周で、途中に8%の坂があってここがふるい落とし(落とされ)ポイント。
平坦は仲良くサイクリングなのに登りが始まった途端殺し合いが始まるような感じ。

1回目の登りは3人くらいに先行されてしまい、第2集団で追走して平坦区間で吸収。45秒427W。
暑くなってきたのでリモコンで扇風機のスイッチを入れたらまさかの首振りモードになっていてガックリうなだれる。(たまにいい風がくる)
2回目は羽根アイテムを駆使して何とか先頭数名に残り、ラスト3km。48秒486W。
4人でゴールを目指すが牽制でペースが落ちてしまい、結局また集団に追いつかれて集団スプリントに。

Tour de Zwift: Stage 2 Race

残り300mからスプリントするが力及ばず5位。Zwift power上では3位だったのでZP(パワーメーターなし)の人がいたのかも。
スプリントは21秒631W。全体では24分42秒で265W。
久々のレースはやっぱりきつい。この感じだとAクラスでは歯が立たないなー。

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ところで、例年だとだいたい今くらいの時期からおはサイを開催しているけど、今年はまだやっていない。
理由は、やっぱり冬期はいろいろとリスクがあるというのを改めて考えてみた結果から。
いくらライトで照らしても真っ暗闇での集団走行は路面が見えにくいし、前走者との距離感も掴みづらい。日によっては凍結もある。
特に袖ケ浦周回は注意すべき陥没箇所が増えているのが個人的には心配。
時間を遅くしてやる手もあるけど、そうなると今度は車が増える。

昨今はZwiftを始めインドアトレーニングが充実していることもあるし、リスクを犯して無理に実走にこだわる必要もないかな、と。
そんな感じでいつ頃から始めるかはちょっと考え中です。
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  1. 2020/01/18(土) 18:44:33|
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Golden Cheetah3.5(安定版)のリリースとバニスター・モデルの活用例

Golden Cheetah

無償で利用できるパワーデータ解析ソフト、Golden Cheetah(ゴールデンチーター)のバージョン3.5(安定版)がリリースされました。
ダウンロードはこちらからできます。

バージョン3.4が出たのが3年前で、そこから何度も細かいリリースを重ねてようやく安定版が出たということでちょっと感慨深い。
既に最新版を使っている人には目新しさはありませんが、安定性が向上しているはずなのでインストールしておくと良いでしょう。
3.4から強化された点は以下の通り。

・ より多くのクラウドサービスとの連携
・ 強化されたモデリング
・ R / Pythonを使用したユーザー定義可能なチャートのサポート
・ パフォーマンスと安定性の向上


クラウドサービス連携やユーザー定義チャートはこれまで何度か取り上げてきましたが、よくわからなかったのがモデリング強化のところ。
バニスター・モデルって何だ?
とりあえず見てみることにしました。以下、安定版でなくてもバージョン3.5であれば同じ手順でいけるはずです。

■バニスター・モデルのチャートを確認する手順

「Trends」メニューを選択 > 「Banister」チャートを探してクリック
※もし何も表示されない場合は、右端の3本線をクリック > 「Download Chart」 > 検索窓に「Banister」と入れて「Search Keyword」を押す > 「Banister (Bike)」の画面をクリック > 「Download selected chart(S)」を押す

download chart

これでバニスター・モデルのチャートが確認できます。

Golden Cheetah3.5 banister model


■バニスター・モデルとは何か?

ざっくり調べてみたところ、1975年にエリック・バニスター教授が考案したパフォーマンスを定量化するための初めてのモデルとのこと。パワトレ界隈で有名なTSBモデルはおなじみATL/CTL/TSBを使用してトレーニングストレスの影響をモデル化しますが、バニスター・モデルはパフォーマンスにプラスの影響(適応)を与えるか、マイナスの影響(疲労)を与えるかを二つの曲線で表します。それぞれ減衰期間が異なり、その差がフィットネスの指標になります。
ちなみにTSBモデルはバニスター・モデルを簡略化したもの。

結局のところTSBモデルもバニスター・モデルも元となるストレススコアが必要で、Golden CheetahのチャートではBikeScore(≓TSS)を使いますが、TRIMP(心拍データから出したスコア)を使うなど他のやり方もあります。というか元々はランニング用にTRIMPを用いたモデルでした。

ここからはGolden Cheetah独自の機能ですが、TSBチャートと異なるのはCP60(=FTP)の予測ができるということ。これは、過去のアクティビティデータから4~60分間の最大努力を「パワーインデックス」と呼ばれるアルゴリズムでサンプリングし、このデータを元にCP60を算出したものです。サンプリングに使われたアクティビティはチャート上に青い丸で示されます。

もともとGolden Cheetah自体にも3分と20分のCPを入れるとCP60を推測してくれる機能がありましたが、これは3分の数値が高いと実際より低めに出る傾向があります。パワーインデックスではこのずれが少なくなるようチューニングされているとのこと。(LT付近が大部分を占めるトライアスリートでも精度の高い数値が出るらしい)

■ちょっと気になったこと

チャートを見てみると、長期間乗れなかったのにCPが下がるどころか逆に上がっているところがあったりします。
これはプラス曲線の減衰期間が50日もあるためかと(疲労曲線の減衰期間は11日)。さすがに2、3週間も乗ってなければ体感的にはガクッと落ちているように思うのですが……。
この減衰期間は設定で好きな値に変えられます。

■バニスター・モデルで何ができるのか

リアルタイムにCPの変動を確認できるのでパワートレーニングの精度を高められそうです。
また、過去にCPが最大値に達した時、その直前にどのようなトレーニングをしていたかを分析すれば、自分に最適なピーキングのやり方が見えてくるのではないでしょうか。

例えば、以下は自分の例ですが、交通事故でしばらく乗れなかった後に練習を再開して、3ヶ月で過去最高のCPをマークしました。その3ヶ月間にどういった練習をしていたかを見れば今後のピーキングに活かせるのではないかと。(同じ内容をまたできるのかという問題はある)

banister model(peak CP)

とは言っても、CTLのピークとほぼ同じであれば別にそっちでもできるじゃんという話も……。
詳しく比較した訳ではないですが、TSBモデルは派生型だけあって大体近しい形になっている気がします。

あと、せっかくこういう機能が追加されたので、Golden Cheetahに設定するCPも手入力ではなくバニスター・モデルと連動できるようになるといいなと思います。そのうち実装されるかもしれませんが。
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  1. 2020/01/18(土) 12:57:22|
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