Trainingload.ai
指标 (Metrics)功率 (Power)

功率区间 (Power Zones)

功率区间把 FTP 或 CP 转换为可执行训练目标,用于耐力、阈值、VO2max 和冲刺训练。

功率区间 (Power Zones)

功率区间把连续的功率输出切成可执行的训练“档位”,让你能用同一套语言描述强度(Z1-Z7 / Z1-Z5),并把训练目标对齐到对应的能量系统与配速场景。

基准功率:FTP

功率区间的百分比需要一个“基准功率”:

如果你已经知道 FTP 或 CP,可以使用 功率区间计算器 计算各区间边界。

区间边界怎么理解?

下面所有表格的“% FTP”都按不重叠的区间来写,例如:

  • Z1:55%\le 55\%
  • Z2:56%75%56\%-75\%

当某个百分比值是两个区间的分界点(例如 128%128\%),推荐把分界点归到更高的区间(例如 128%128\% 归到 Z7),避免一个值落到两个区间。


1. Joe Friel Bike 7 区间模型

Joe Friel 模型适合用7 区间,描述从恢复到神经肌肉冲刺的全强度谱系,常用于骑行,也可以用于跑步(只要你选择了合适的FTP)。

区间名称英文名称% FTP常见用途
Z1主动恢复Active Recovery55%\le 55\%放松骑/恢复跑,促进代谢与恢复。
Z2耐力Endurance56%75%56\%-75\%长距离打底(LSD),提升有氧能力与脂代谢。
Z3节奏Tempo76%90%76\%-90\%稳态输出,提升耐受与肌糖原利用。
Z4阈值Threshold91%105%91\%-105\%阈值训练,提升可持续强度与阈值能力。
Z5最大摄氧量VO2 Max106%120%106\%-120\%VO2 间歇,提升高强度有氧上限。
Z6无氧Anaerobic121%150%121\%-150\%无氧间歇,提升乳酸耐受与爆发耐力。
Z7神经肌肉Neuromuscular151%\ge 151\%短冲刺/启动,偏神经募集与冲刺能力。

引用自 joe friel


2. Jim Vance Run 7 区间模型

Jim Vance 模型同样是 7 区间,但把“低强度”切得更细:Z1-Z3 更贴近日常训练的“走/慢/稳”分层,适合精细管理耐力与节奏强度。

区间名称英文名称% FTP常见用途
Z1恢复/步行Recovery/Walking80%\le 80\%恢复、热身、非常轻松的低强度。
Z2耐力Endurance81%88%81\%-88\%有氧耐力主体区间,适合长时间输出。
Z3节奏Tempo89%95%89\%-95\%稍高的稳态强度,接近阈值前段。
Z4阈值Threshold96%105%96\%-105\%阈值训练与持续能力提升。
Z5高强度High Intensity106%115%106\%-115\%高强度间歇(偏有氧高端)。
Z6VO2VO2116%128%116\%-128\%VO2 间歇(分界点 128%128\% 建议归到 Z7)。
Z7无氧容量Anaerobic Capacity128%\ge 128\%更偏无氧容量与爆发耐力的短间歇。

引用自 Jim Vance, 《Run with Power》


3. Stryd Run 5 区间模型

Stryd 模型把高强度部分合并成更易执行的 5 区间,适合跑步训练。它通常以 CP 为基准,但如果你把基准设置为 FTP,百分比映射方式一致。

区间名称英文名称% FTP常见用途
Z1轻松Easy80%\le 80\%恢复跑、轻松跑、日常低强度。
Z2中等Moderate81%90%81\%-90\%稳态耐力跑、长距离主体强度。
Z3阈值Threshold91%100%91\%-100\%阈值跑、节奏跑的核心区间。
Z4间歇Interval101%115%101\%-115\%VO2 / 高强度间歇。
Z5重复Repetition116%\ge 116\%短重复、冲刺、无氧爆发。

引用自 Stryd


如何计算我的区间?

设你的FTP为 BBBB 可能是 FTP,也可能是 CP)。当你想算某个区间的功率边界时,就是把百分比乘上 BB

W=B×pct100W = B \times \frac{pct}{100}

示例:FRIEL Z2(56%-75%)

假设你的 B=250WB = 250W

Z2min=250×0.56=140WZ2_{min} = 250 \times 0.56 = 140W Z2max=250×0.75=187.5WZ2_{max} = 250 \times 0.75 = 187.5W

所以你的 Z2 大约是 140W - 188W(实际显示会按取整规则落在整数瓦特上)。

Trainingload.ai 建议

Trainingload.ai 会用功率区间比较计划强度与完成强度:

  1. 按运动分别设置阈值:跑步和骑行功率体系不同,建议分别维护 CP/FTP 与对应模型。
  2. 定期更新:FTP 和 CP 会随训练变化,建议周期性复测或使用自动估算保持区间有效。
  3. 把区间当作目标带:边界不是墙,重点是让主要训练时间符合目标训练刺激。
  4. 复查完成训练:训练后区间分布可以显示轻松日是否跑/骑太重,或关键间歇是否没有达到目标区间。

相关阅读