Woraus deine Fitness besteht: Zonen-Metriken und Saisonplanung

Zwei Athleten können dieselbe cl haben und auf völlig unterschiedliche Rennen vorbereitet sein. Der eine hat die Zahl mit langen aeroben Ausfahrten aufgebaut, der andere mit Schwellenintervallen in kurzen Wochen. Die zusammengefasste Fitnesskurve kann die beiden nicht unterscheiden, denn eine einzelne Zahl hat keine Zusammensetzung. Das neueste EndurexAI-Release greift das von drei Seiten an. Die Fitness-Seite zerlegt cl, al und Form jetzt nach Intensitätszonen, ein Regelwerk überwacht die entstehenden Zahlen auf Risiken, und eine neue Periodisierungs-Seite macht aus einem Wettkampftermin einen Saisonplan.

Die Fitness-Seite, zerlegt

Auf der Trainingslast-Seite findest du über dem Diagramm einen neuen Umschalter zwischen Standard und Zonen-Ansicht. Die Standard-Ansicht ist die bekannte Gesamtkurve. Die Zonen-Ansicht teilt die TSS jeder Aktivität in Z1- bis Z5+-Anteile auf und berechnet cl, al und Form für jede Zone getrennt.

Die Zerlegung beruht auf derselben Impuls-Antwort-Idee, die den meisten Trainingslast-Modellen zugrunde liegt: Fitness sammelt sich als exponentiell gewichtete Summe vergangenen Trainings an und zerfällt, wenn das Training aussetzt (Banister et al., 1975). Neu ist, dass jede Zone ihre eigenen Zeitkonstanten bekommt. Lockeres aerobes Training baut sich langsam auf und hält über Wochen; die Fitness aus Z5-Intervallen kommt schnell und geht schnell. Mit einer einzigen Zerfallsrate modelliert, werden diese beiden Anpassungsarten zu einer Kurve gemittelt, die keine von beiden beschreibt. Pro Zone modelliert, zeigt das Diagramm deine aerobe Basis als die langsame, stabile Schicht, die sie ist, und deinen oberen Bereich als die flüchtige Schicht darüber. Die zusammengefasste cl in den Übersichtskarten ist die Summe der chronischen Lasten aller Zonen, die Gesamtwerte bleiben also die, die du kennst.

Ein Zonen-Detail-Modus lässt dich eine einzelne Zone auswählen und ihre cl, al und Form isoliert verfolgen, etwa um zu beobachten, wie deine Schwellen-Fitness auf einen Block mit Z3-Arbeit reagiert.

Leitplanken: ACWR und Anstiegsrate

Die Zonen-Ansicht ergänzt ein ACWR-Diagramm, das Verhältnis deiner akuten zur chronischen Last. Ein grünes Band markiert 0,8 bis 1,3, eine Referenzlinie liegt bei 1,3, eine rote Linie bei 1,5, und eine Übersichtskarte stuft den aktuellen Wert als sicher, Warnung oder Gefahr ein. Die Bänder folgen der Literatur zum Belastungsmanagement, in der Verhältnisse nahe 1,0 und wöchentliche Laststeigerungen unter etwa 10% mit geringeren Verletzungsraten in Verbindung gebracht wurden (Gabbett, 2016). Diese Literatur steht unter ernsthafter methodischer Kritik; die statistischen Eigenschaften des Verhältnisses und das Fehlen kausaler Belege bedeuten, dass es nicht als validierter Verletzungsprädiktor gelesen werden sollte (Impellizzeri et al., 2020). Genau so behandeln wir es: als groben Filter, der anzeigt, wenn die jüngste Belastung der Basis darunter davongelaufen ist, einen Blick wert statt blinden Gehorsams. Eine Karte daneben verfolgt, wie schnell deine wöchentliche cl steigt.

Wohin deine Intensität fließt

Das dritte Diagramm ordnet deine Trainingsintensitätsverteilung ein. Es gruppiert die Last pro Zone in niedrige, mittlere und hohe Intensität und vergleicht die Aufteilung mit drei benannten Modellen: polarisiert, pyramidal und schwellenorientiert. Beobachtungsstudien an Elite-Ausdauerathleten finden durchgehend überwiegend lockere Verteilungen, mit rund 80% der Einheiten bei niedriger Intensität (Seiler, 2010), und eine kontrollierte Interventionsstudie an trainierten Athleten fand, dass polarisiertes Training schwellenorientiertem Training bei zentralen Ausdauergrößen überlegen war (Stöggl & Sperlich, 2014). Ob polarisiert pyramidal schlägt, bleibt umstritten, und erfolgreiche Athleten sind mit beidem schnell gewesen. Das Diagramm benennt deshalb das Modell, dem dein Training ähnelt, und lässt dich jedes Modell als Vergleichsziel wählen; es schimpft nicht mit dir, weil du pyramidal trainierst.

Ein Saisonplan, rückwärts vom Wettkampftag gebaut

Zerlegte Zahlen beschreiben, wo du stehst. Die neue Periodisierungs-Seite beschreibt, wohin du gehst. Du gibst vier Dinge ein: den Termin des Zielwettkampfs, die Sportart, deine aktuelle cl und die cl, die du an der Startlinie haben willst. Daraus erzeugt EndurexAI einen Makrozyklus rückwärts vom Event: ein zweiwöchiges Wettkampf-Tapering, einen dreiwöchigen Block unmittelbar vor dem Wettkampf, einen vierwöchigen Block spezifischer Vorbereitung und eine allgemeine Vorbereitungsphase, die die verbleibende Vorlaufzeit füllt. Das zweiwöchige Tapering folgt dem metaanalytischen Befund, dass ein Taper von etwa zwei Wochen mit einer Reduktion des Trainingsvolumens um 41 bis 60% die Leistungsgewinne bei Wettkampfathleten maximierte (Bosquet et al., 2007).

Jede Phase trägt eine Ziel-cl, interpoliert zwischen deinem aktuellen Wert und deinem Ziel, eine Ziel-Intensitätsverteilung (pyramidal in den Vorbereitungsphasen, polarisiert Richtung Wettkampf) und wöchentliche TSS-Budgets im 3:1-Rhythmus: drei ansteigende Aufbauwochen, dann eine Erholungswoche mit reduzierter Last. Deckt der Plan das aktuelle Datum ab, zeigt eine Karte “Diese Woche” oben auf der Seite das TSS-Budget der Woche und die aktive Phase.

Der Plan folgt dir außerdem in den Trainingskalender. Jede abgedeckte Tagesspalte in der Wochenansicht und jede abgedeckte Wochenzeile in der Monatsansicht trägt ein schmales Farbband für ihre Phase: Indigo für die allgemeine Vorbereitung, Himmelblau für die spezifische Vorbereitung, Bernstein für die Phase vor dem Wettkampf, Rot für den Wettkampf. Beim Überfahren mit der Maus erscheint der Phasenname. Ohne aktiven Plan sieht der Kalender exakt aus wie bisher.

Signale statt Diagramm-Archäologie

Ein Regelwerk liest diese Zahlen jetzt täglich, damit du sie nicht selbst aus Diagrammen zurückrechnen musst. Es erzeugt priorisierte Karten in drei Stufen: CRITICAL, WARNING und SUGGESTION. Ein wöchentlicher Lastsprung über 10% löst eine Warnung aus, ein ACWR-Ausschlag über 1,5 eskaliert, eine tief negative Form erzeugt einen Erholungsvorschlag, ein Abdriften von der Intensitätsverteilung deiner Phase wird markiert, und ein Plateau oder ein falsch getimtes Tapering führt zu einem Anpassungsvorschlag. Jede Karte benennt die Kennzahl, die überschrittene Schwelle und eine empfohlene Maßnahme; das Banner erscheint sowohl in der Standard- als auch in der Zonen-Ansicht.

Der KI-Coach liest denselben Zustand. Bitte ihn um die heutige Einheit, und er arbeitet mit deiner aktuellen Phase, dem verbleibenden TSS-Budget der Woche und der gestrigen Belastung; er wechselt harte und lockere Tage ab, statt dir am Morgen nach der härtesten Einheit der Woche Intervalle vorzuschlagen.

Wo du anfängst

Schalte die Fitness-Seite auf die Zonen-Ansicht und sieh nach, aus welchen Schichten deine cl besteht. Gib danach der Periodisierungs-Seite einen Wettkampftermin. Die Diagramme, die Kalenderbänder, die Signalkarten und der Coach lesen alle aus einem einzigen Modell deines Trainings; ab jetzt kannst du das auch.

Referenzen

• Banister, E. W., Calvert, T. W., Savage, M. V., & Bach, T. (1975). A systems model of training for athletic performance. Australian Journal of Sports Medicine, 7(3), 57–61.
• Bosquet, L., Montpetit, J., Arvisais, D., & Mujika, I. (2007). Effects of tapering on performance: a meta-analysis. Medicine & Science in Sports & Exercise, 39(8), 1358–1365.
• Gabbett, T. J. (2016). The training-injury prevention paradox: should athletes be training smarter and harder? British Journal of Sports Medicine, 50(5), 273–280.
• Impellizzeri, F. M., Tenan, M. S., Kempton, T., Novak, A., & Coutts, A. J. (2020). Acute:chronic workload ratio: conceptual issues and fundamental pitfalls. International Journal of Sports Physiology and Performance, 15(6), 907–913.
• Seiler, S. (2010). What is best practice for training intensity and duration distribution in endurance athletes? International Journal of Sports Physiology and Performance, 5(3), 276–291.
• Stöggl, T., & Sperlich, B. (2014). Polarized training has greater impact on key endurance variables than threshold, high intensity, or high volume training. Frontiers in Physiology, 5, 33.