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RUNNING POWER by SUUNTO – ANÁLISIS Y FUNCIONAMENTO

RUNNING POWER by SUUNTO – ANÁLISIS Y FUNCIONAMENTO

Cuando hablamos de potencia como medidor/estimador de un esfuerzo en ciclismo, todos tenemos en mente los aparatos que miden la fuerza que generamos a través de nuestra pedalada, ya sea en la rueda, en la biela, o en los pedales. Ahora bien, si esto lo trasladamos a la carrera a pie (Running Power), nos abre una ventana de dudas sobre qué tipo de variable aplicar a la hora de controlar los esfuerzos, ya sea de carga externa (ritmo), como de carga interna (frecuencia cardiaca).

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Javier de Pedro Ormeño / Gabriel Hernando Castañeda

Con la llegada de los estimadores de potencia para runners esto puede cambiar, ya que tendríamos otra variable de carga externa, donde se mostraría el esfuerzo real que realiza el corredor. Para ello, hemos analizado en un Suunto Ambit 3 Peak HR la potencia que se puede desarrollar en carrera mediante la APP RUNNING POWER V4 creada por Danielp27.

MOVESCOUNT

Aunque actualmente Garmin IQ está en boca de todo el mundo, antes que Garmin, Suunto creó Movescount ¿Qué es Movescount? Es un concepto muy sencillo de explicar: los usuarios pueden crear sus propios campos de datos (APPS los denomina Suunto) y estos campos de datos se pueden subir al reloj a través de la web de Suunto, llamada Movescount.

Suunto creó su web Movescount Online Service en 2010 y en 2012 presentó APP ZONE y APP DESIGN que permiten crear y subir APPS personalizadas a los relojes Suunto (a partir de la gama Ambit). Actualmente, APP ZONE cuenta con 8.886 APPS, sin duda muchas muy parecidas o desarrolladas como punto de partida para otras mejoradas posteriormente, pero lo importante es que la idea tuvo éxito en 2012 hasta el punto de ser copiada en 2015 por Garmin con Garmin Connect IQ. A día de hoy, Garmin Connect IQ es la apuesta de futuro de Garmin, la joya de la corona que integra poco a poco en sus dispositivos de gama alta, el último el Garmin EDGE 520.

La principal diferencia entre ambas es que en Movescount no son necesarios conocimientos de programación, simplemente una buena idea y matemáticas básicas. Garmin IQ trabaja mediante un lenguaje propio denominado Monkey C, que aunque no es complicado, requiere de cierto nivel de programación.



Sobre las APPS de Suunto hemos hablado en anteriores artículos, unas veces de manera desenfadada, en el artículo: Cuantificación del entrenamiento mediante cervezas, y otras veces de forma más seria en el artículo ¿Qué es una APP para Suunto?.

En el momento de escribir este artículo, las APPS con más likes de Movescount son:

Sunrise / Sunset: para saber a qué hora amanece y anochece.

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Beers burned off: la famosa APP sobre cuantas cervezas suponen el entrenamiento realizado. Se puede ver en el diseño de la APP que el valor calórico de 1 cerveza es de 150 kcal, en el caso de cervezas light, uno mismo puede crear su APP con las calorías que suponga la cerveza que bebe habitualmente.

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Storm Alarm indica la previsión de tormenta. Lo hace en función del barómetro del reloj, si la presión del aire cae de manera muy rápida (4hPa en menos de 3 horas) existirá riesgo de tormenta.

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En resumen, el concepto tanto de Garmin IQ como de Movescount es muy similar al concepto que conocemos de APP en un smartphone pero implementado en un reloj: el smartphone se adquiere con unas APPS básicas, que en el caso de los relojes de Garmin y Suunto serían la velocidad, distancia, tiempo, frecuencia cardiaca, etc. y después el usuario puede descargar numerosas APPS para personalizar su smartphone (se habla de que existen ya más de 1 millón de APPS para Android).

En el caso del artículo que nos ocupa, nos hemos detenido a estudiar una serie de APPS creadas por Danielp27 que estiman la potencia que genera un corredor.

Danielp27 ha creado 25 APPS, y sobre la potencia en corredores ha necesitado 4 intentos para llegar a una APP suficientemente estable. En todos los casos ha utilizado la bibliografía científica al respecto, basada en el trabajo del Dr. Philip Skiba en 2006.

SKIBA 2006

En el año 2006 el Dr. Philip Skiba escribió un documento sobre el cálculo de la potencia y el factor de estrés en corredores de fondo, desarrollando el algoritmo GOVSS (Gravity Ordered Velocity Stress Score) como sustituto al TRIMPS (Training Impulse Score) de Bannister y que sería el equivalente en carrera al TSS (Training Stress Score) de Coggan en ciclismo.

El documento, titulado: Calculation of Power Output and Quantification of Training Stress in Distance Runners: The Development of the GOVSS Algorithm es realmente complicado de encontrar en internet, pues muchos de los links han sido eliminados (desconocemos el motivo). Para los que quieran leer el documento completo, pueden pinchar aquí y aquí pero no garantizamos que el enlace permanezca activo en el momento de la lectura de este artículo.

Dicho documento, dio lugar en 2008 a la patente de un software de análisis del rendimiento creado por el propio Skiba bajo el nombre RaceDay Apollo.

La diferencia de RaceDay Apollo con otros software de análisis del rendimiento es que, junto con el cálculo de potencia en natación desarrollado en 2008 también por Skiba (Calculating Power Output and Training Stress in Swimmers: The Development of the SwimScoreTM Algorithm) y las métricas de potencia en ciclismo desarrolladas por Allen & Coggan en su libro Training and Racing with a power meter, el software del Dr. Philip Skiba supuso el primer intento de cuantificar el entrenamiento de los triatletas de manera global.

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Volviendo al tema que nos ocupa: en la medición de la potencia en corredores, es importante señalar que no se trata de una medición de la potencia real, como sucede en el ciclismo, sino de una estimación matemática que utiliza como herramientas de la estimación los datos que proporciona el GPS (altimetría y velocidad) y los datos antropométricos del corredor (talla y peso).

De esta manera, como se puede leer en el documento original de Skiba y que resume de manera excelente Alejandro Martínez en AM Triathlon la potencia en carrera se obtiene mediante la siguiente ecuación:

Potencia = (eff * Cslope + Caero + Ckin) * V

donde:

V es la velocidad calculada como distancia/tiempo,

eff es la eficiencia,

Cslope es el costo energético de propulsión en función de la pendiente,

Caero el costo energético de vencer la resistencia aerodinámica y

Ckin el costo energético asociado a los cambios de energía cinética asociados a la variación de la velocidad.

Con esta premisa ha trabajado Danielp27 para crear la serie de APPS denominadas RUNNING POWER, hasta llegar a la versión 4: RUNNING POWER V4, que resume el documento del Dr. Skiba del año 2006. No es objeto de este artículo, ni siquiera de este blog, analizar el documento de Skiba, el cual apenas ha sido cuestionado en estos 10 años.

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Lo que ha ocurrido durante estos 10 últimos años es que la tecnología ha podido implementar en tiempo real la matematización de la potencia en carrera, gracias a la evolución de los relojes deportivos. Es interesante recordar que, precisamente en 2006, Garmin lanzó al mercado los modelos Forerunner 205 y Forerunner 305, los primeros relojes deportivos (pulsómetros) con GPS incorporado.

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En la medida en que los RDIs vayan mejorando la captación de datos, la precisión de la fórmula de potencia en carrera será mayor, pero como hemos dicho, por el momento no se cuestiona el trabajo de Skiba, únicamente se perfecciona la tecnología para recoger esos datos de manera más precisa, eso es lo que hace STRYD.

STRYD

Aunque no es objeto de esté análisis, hemos creído interesante hablar de STRYD debido a que es el primer medidor/estimador de potencia en carrera comercializado.

Sin duda, un reto para el futuro es comparar los datos de RUNNING POWER V4 con los de STRYD y las APPS que vayan surgiendo en Garmin Connect IQ.

STRYD es un proyecto crowdfunding desarrollado en la plataforma Kickstarter en 2015 que actualmente se puede comprar en la web STRYD.COM

Inicialmente, STRYD estaba pensado para colocarse en la parte posterior de la cintura (la imagen adjunta pertenece al artículo de DC RAINMAKER, de enero de 2015: Stryd: Hands-on with the first running power meter).

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Pero finalmente ha adoptado la forma de una pastilla convencional de frecuencia cardiaca, de hecho, también ofrece datos de frecuencia cardiaca (imagen adjunta de the5krunner).

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STRYD se ha desarrollado con la idea de medir/estimar la potencia en el corredor. Está programado con diversos algoritmos que calculan los vatios que genera el corredor en cada pisada.

La información se transmite desde el dispositivo a un reloj mediante ANT+ o Bluetooth Smart en tiempo real.

El campo de dato que utiliza es el que utilizaría un potenciómetro convencional. En caso de no tener un campo de dato específico para la potencia, lo puede suplir el campo de dato de la cadencia.

La información que proporciona la podemos ver en el siguiente video:

Como nos gusta trastear con todo lo que cae en nuestras manos, filosofía principal del blog zitaSport, una vez instalada salimos a correr con el único objetivo de ir viendo lo que aparecía en las pantallas del Ambit 3 y que nos podía indicar a nosotros.

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Todas las sesiones que hemos grabado en el reloj han sido realizadas en la misma zona de entrenamientos habituales, por lo que nos ha ayudado en las sesiones iniciales a ir viendo por donde se andaba la potencia en relación al ritmo que este humilde probador lleva en sus entrenamientos diarios. De manera científica podríamos decir que estamos intentando aislar la variable a estudiar, ya que si la zona de entrenamiento es siempre la misma y el probador también (suponiendo que mi estado de forma se mantiene más o menos constante), lo único que variará es el indicador de potencia en carrera en función de la velocidad y pendiente del terreno.

Por el momento, esta primera prueba simplemente me ayudó a entender un poco más la APP, a familiarizarme con los datos y saber que pantallas necesitaba para ir cuantificando los datos en tiempo real. El tratamiento de datos a posteriori a través de la plataforma Movescount no genera problema alguno, el dato de potencia aparece en las gráficas como puede aparecer el de velocidad o frecuencia cardiaca. Por ahora, solo era cuestión de invertir tiempo en analizar los datos que grababa el reloj.

Después de dos semanas a razón de 3 sesiones semanales y tras numerosas pruebas de configuración de pantallas llegué a la conclusión que necesitaba los siguientes campos de datos para este análisis:

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Una vez pasada la fase de familiarización con la APP durante los entrenamientos como en el posterior análisis de datos en el ordenador, me surgió la duda de qué tipo de test iba a realizar, ya que al ser una nueva herramienta de medición de carga externa y no tener muchos datos sobre ella, se me antojaba un poco duro realizar un FTP de 20 minutos corriendo a pie puesto que esté análisis no busca saber las zonas de entrenamiento por potencia (no obstante, me guardo esta idea para futuros análisis).

La solución nos la ha ofrecido de manera indirecta el gran the5krunner, blog hermanado con zitaSport por filosofía y contenidos. En the5krunner realizaron unos test al dispositivo STRYD, por lo que nos planteamos simular dichos test y realizar también otros made in zitaSport para ver qué nivel de fiabilidad y validez mostraba la APP RUNNING POWER V4.

TEST 1: 400 METROS. SUBIDA, BAJADA Y LLANO

Se realizaron dos mediciones sobre 400 metros en un recorrido recto y terreno firme con un 4% de inclinación media. Test 1: en subida y Test 2: en sentido contrario: bajada. El tercer test se realizó igualmente sobre 400 metros pero en terreno llano. Todas las mediciones se realizaron el mismo día con ausencia de viento y a la velocidad máxima para esa distancia.

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En este test hemos intentado dejar fija la potencia que ofrece la APP RUNNING POWER. Ya hemos comentado que el dato se muestra nervioso, por lo que existe cierta diferencia entre las tres series, pero a pesar de ello, hemos conseguido un buen test en el que los datos apenas se llevan 50w entre la mayor y menor media, que representa menos del 10% de diferencia.

Lo interesante de los resultados es que podemos observar que una potencia estable no significa un ritmo o tiempo total estables. Mientras que la diferencia en vatios se mueve por debajo del 5% (5,3% para ser exacto), el ritmo y el tiempo total llegan al 15 y 17%.

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Esto quiere decir que, a priori, podríamos ajustar el ritmo en una carrera con gran desnivel acumulado en base a la potencia mejor que en base al ritmo por kilómetro. Como ocurre en el ciclismo, podríamos indicar a un corredor: debes ir a 200w, sea cuesta arriba o cuesta abajo. En las conclusiones generales hablaremos más sobre el tema, pero es obvio que para carreras con cierto desnivel, puede ser un dato que aporte una información muy valiosa.

TEST 2: 400 METROS. SUBIDAS A DIFERENTE RITMO

Se realizaron tres ascensiones de 400 metros, en el mismo lugar que en el primer test, con una semana de diferencia y en ausencia de viento. La intención en este test ha sido poder comprobar la sensibilidad de la medición de la potencia, ¿podremos encontrar diferentes vatios entre las tres subidas?

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Los datos muestran lo que esperábamos: más potencia significa ritmo más rápido. Como ocurre en el ciclismo: más potencia significa más rápido (siempre que el resto de variables permanezca constante). Evidentemente, es necesario hacer más pruebas, pero inicialmente, la relación entre las dos variables independientes: vatios medios y ritmo medio es inversamente proporcional y muy cercana a 1, lo que quiere decir que ambos parámetros tienen mucha relación.

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TEST 3: LLANO A DIFERENTES RITMOS

El test 3 son diferentes series en un segmento de 500 metros con ligera pendiente (0,5%), lo que podemos considerar prácticamente llano. Ausencia de viento.

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De nuevo, comprobamos como en el test 2 que la correlación entre ambas variables es muy fuerte (r = – 0,991) e inversamente proporcional, lo que quiere decir que más potencia genera mayor velocidad.

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CONCLUSIONES

Llegados a este punto me veo obligado a separar lo que han sido los datos puros y duros de este modesto análisis que comprendería la parte cuantitativa de la APP RUNNING POWER V4, y por otro lado la parte cualitativa o sensitiva que he ido percibiendo con el paso de las salidas a correr con el Ambit 3 + RUNNING POWER V4.

Comenzaré por los datos del test 1 que os he mostrado anteriormente, donde la diferencia de potencia en una misma distancia a un mismo esfuerzo percibido ha sido de un 9,4% en bajada y de un 5,8% en llano frente a la potencia desarrollada en la subida.

Si tomamos como referencia los datos del test 2 para una misma pendiente en subida pero a diferentes ritmos de carrera, observamos que la diferencia es un 11,2% para 6“/km más lento y un 20,2% para 15“/km más lento.

Ahora bien, si observamos los datos del test 3 donde se realizan repeticiones en recorrido llano a diferentes ritmos, podemos comprobar que las diferencias son de un 39,2% a 1´27“/km más lento, de un 34,4% a 1´24“/km y de un 12,9% a 22“ más lento que el mejor ritmo.

A estos datos sumamos las correlaciones obtenidas en los test 2 y 3, y podemos asegurar que existe relación entre los vatios medios generados y el ritmo medio.

En consecuencia, podemos decir que esta APP es fiable en cuanto a la muestra de potencia ya que en el análisis de los test no se mostró contrario a la lógica esperada.

Lo más interesante, aunque más difícilmente cuantificable estadísticamente, es que para un mismo esfuerzo en diferentes zonas (subida, bajada y llano) medido en potencia, los ritmos medios han sido muy diferentes (hablamos del test 1). Este comportamiento es idéntico al de la potencia en el ciclismo, y permite a los ciclistas organizar su esfuerzo en base a la potencia, no a la velocidad. La idea que subyace es la de que podemos emplear la misma intensidad subiendo que bajando, independientemente de la velocidad / ritmo que generemos.

Este hecho se ha repetido constantemente en el resto de actividades de carrera a pie que hemos realizado durante los meses de la prueba.

No es objeto de este blog, ni de este artículo, ofrecer datos concluyentes en cuanto a la validez de la potencia en la carrera a pie, pero la metodología empleada si que podría servir como guía a la hora de realizar un estudio científico, ya que hemos utilizado los mismos principios que se utilizan en investigación: aislar la variable a estudiar y observar las correlaciones generadas.

Desde el blog zitaSport invitamos a los investigadores a realizar un estudio mucho más amplio y riguroso que constate (o no) lo que hemos podido observar. Igualmente, animamos a los runners con un Suunto Ambit 3 en la muñeca a que repitan estos modestos test y obtengan sus propias conclusiones.

Además, es importante señalar que en ninguna de las sesiones analizadas se han mostrado datos de potencia anómalos, y con esto quiero decir que se viera una potencia muy elevada a baja velocidad en bajada, poca potencia subiendo a ritmos conocidos, etc.

Y además de los datos, que se han presentado de manera detallada para que cualquiera, investigador o aficionado, pueda repetir los test, aporto mis sensaciones durante estos meses.

Se necesita un tiempo de familiarización para entrenar por potencia, ya que hay que ir poco a poco viendo cómo responde a las intensidades de rendimiento que surgen en nuestras salidas. Para ello a mí me ayudó el hecho de observar la potencia por zonas habituales donde suelo entrenar y en las que casi llevo los ritmos sin mirar el reloj, por lo que transcurridas un par de semanas, jugaba a ir adivinando que potencia llevaba, lo cual cada vez iba siendo más acertado. He encontrado cierta analogía a cuando pasé de entrenar hace años por pulsaciones a ritmo de carrera, que al principio eran solo datos y poco a poco esos datos iba aprendiendo a interpretarlos como intensidades de esfuerzo. Por lo tanto, sed pacientes y dejad un tiempo prudencial para saber que significa una determinada potencia en vuestro RDI.

Unos de los problemas de la potencia, ya sea en ciclismo o en carrera, es que la potencia instantanea se muestra muy nerviosa, en un momento estas a 500w y al segundo estas a 150w. Para ello, los ciclocomputadores están muy pulidos en cuanto a software y permiten seleccionar pantallas de datos que muestran la potencia media en 3, 10 ó 30 segundos, lo que permite ver los datos de potencia más suavizados y mucho más constantes. Este ha sido uno de los problemas de esta APP, que Danielp27 ha ido puliendo poco a poco versión tras versión, hasta llegar a esta que supuestamente ya corregía en gran parte todo esto y mostraba la potencia lo menos nerviosa posible. Esta versión analizada no tenía la opción de ver la potencia media cada 3-10-30“, lo cual hacía que en cambios bruscos de pendiente tardase en estabilizar los valores de potencia, en ocasiones he contabilizado hasta 40“, lo cual es un aspecto a pulir en futuras versiones.

Teniendo en cuenta el algoritmo de Skiba 2006 con el que se ha programado esta APP, probablemente esté más indicada para carreras donde el desnivel positivo sea importante, ya que la pendiente es una constante del algoritmo y en zonas llanas no tendrá mucho efecto.

Para carreras de montaña, donde el porcentaje de las cuestas nos obliga a caminar y muchas veces no sabemos si seguir trotando o caminar, con el uso de la potencia podríamos cuantificar este esfuerzo y controlar el sobre esfuerzo que muchas veces generan estas cuestas. Observar la potencia en estos casos nos permitirá no caer en la trampa de andar más lento de lo podríamos mantener o por el contrario fundirnos al intentar seguir corriendo.

En cuanto al tratamiento de datos en el ordenador finalizadas las sesiones, indicar que solamente se puede hacer mediante Movescount de Suunto, podemos ver la curva de potencia a lo largo de la sesión o seleccionar algún sector junto con los datos que hayamos seleccionado en nuestra configuración (FC, altitud, ritmo, velocidad, etc.). Hemos probado a llevar el archivo .GPX y .TCX al software gratuito de análisis Golden Cheetah y no muestra dato alguno de potencia (sería muy interesante obtener datos que se pueden analizar en ciclismo, como NP, FTP, TSS, IF). Sabemos que el software del dispositivo STRYD sí que tiene un buen análisis de datos, por lo que esperamos que la evolución de las APPs de potencia en carrera permitan ofrecer las mismas métricas que en ciclismo pero adaptadas a la carrera a pie. Sin duda, lo verdaderamente interesante de entrenar por potencia es analizar los datos posteriormente.

Para finalizar, nos gustaría animar a los lectores del blog zitaSport que puedan instalar esta APP, a que lo hagan y que entre todos podamos obtener más conclusiones sobre este tema al que sin duda auguramos un gran futuro en los entrenamientos de carrera a pie en montaña.

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