u vybraných maratonů

Transkript

1 Masarykova univerzita Fakulta sportovních studií Katedra atletiky, plavání a s sportů v přírodě Analýza rozložení tempa u vybraných maratonů Diplomová práce Vedoucí diplomové práce: PaedDr. Josef Michálek, CSc. Vypracoval: Bc. Tomáš Kalina Učitelství TV pro ZŠ a SŠ Brno, 2010

2 Prohlašuji, že jsem diplomovou práci vypracoval samostatně a na základě literatury a pramenů uvedených v použitých zdrojích. V Brně dne 6. května

3 Děkuji PaeDr. Josefu Michálkovi, CSc. za odborné vedení a cenné rady, které mi poskytl při vypracování bakalářské práce. Mé díky také patří Mgr. Martinu Seberovi, Ph.D. za konzultace související se statistickým zpracováním dat.

4 Obsah Úvod 5 1 Přehled dosavadních poznatků Historie a současnost maratonu Struktura sportovního výkonu v maratonu Antropometrické parametry běžce Kondiční faktory Taktika Pravidla Start Měření času Cíl, hypotézy a úkoly práce Cíl práce Hypotézy Úkoly práce Metodika práce Popis zkoumaného souboru Použité metody Výsledkové listiny Rozdělení do věkových kategorií Rozdělení do výkonnostních kategorií Tendence tempa závodníka Výchylky tempa závodníka Filtrace dat Výsledky a diskuze Základní popisná statistika Vliv města a ročníku na rozložení tempa závodníků Vliv pohlaví na rozložení tempa závodníků Vliv věku na rozložení tempa závodníka Vliv výkonnosti na rozložení tempa závodníka Závěr 72 Použitá literatura 74

5 Úvod Dnešní konzumní doba je plná protikladů. Na jedné straně se nacházíme v populaci, kde se snižuje množství pohybové aktivity, ale na druhé straně můžeme sledovat jev, který se blízce pojí s tématem této diplomové práce. Maraton je sportovním fenoménem současnosti, lze to dokládat i zvyšující se účastí na velkých městských maratonech, tak i na podnicích menších rozměrů. Rok od roku se startovní pole zvětšuje a zvětšuje. Lze konstatovat, že je to jakýsi paradox dnešní doby. Někteří lidé si nedokážou vzdálenost maratonu (42,195 km) představit jinak, než absolvovanou autem. Jistým protipólem je skupina sportovců, pro kterou je absolvování této vzdálenosti snem, výzvou či dokonce běžnou rutinou. Díky rozšiřování startovního pole o závodníky neelitních ambicí můžeme najít na startu téhož závodu držitele světového rekordu, olympijského vítěze, ale i začínající běžce středního věku hledající možnost seberealizace v pokoření nejen maratonu, ale i výzev, které samotnému maratonu předcházejí. Možnost takového měření sil nenalezneme v jiné atletické disciplíně, ale ani v jiném sportovním odvětví. Když autor předkládané práce v roce 2005 absolvoval svůj maraton, pochopil neobyčejnost této trati. Nádherně to vystihuje citát našeho olympijského vítěze maratonu, Emila Zátopka: Jestli chcete něco vyhrát, běžte 100 metrů. Jestli chcete něco zažít, běžte maraton. V tomto citátu je ukryta jedna věc, která nemusí být hned zřejmá vzhledem ke své délce vstupuje do podávaného výkonu maratonce ve větší míře i taktika. Jedná se o taktiku, jakým způsobem běžec správně odhadne a rozloží své síly. Tato diplomová práce pojednává dále o tom, jakým způsobem maratonci rozvrhnou své síly, jak moc během maratonu zpomalí či zrychlí a jak přesně byli schopni určit své výsledné tempo. 5

6 1 Přehled dosavadních poznatků 1.1 Historie a současnost maratonu Pokud bychom se vrátili do roku 490 př. n. l., stali bychom se svědky zrodu jedné z legend. Je to legenda o řeckém běžci Feidippidésovi, který po vyhrané bitvě u Marathonu (12. září 490 př. n. l.) běžel zvěstovat zprávu o porážce Peršanů do přibližně 40 kilometrů vzdálených Athén. Po zvolání jsme! padl k zemi a vyčerpáním zemřel (Šmiták, 2006). Zvítězili S příchodem myšlenky novodobých olympijských her na konci 19. století se dostal na program atletických závodů na prvních hrách i závod z Marathonu do Athén - maratonský běh. 10. dubna 1896 se Řek Spyridion Louis stal jak prvním olympijským vítězem v maratonu, tak v maratonu jako takovém. Koncept náročné vytrvalecké atletické disciplíny oslovil organizátory po celém světě. Příkladem může být maraton v americkém Bostonu, který se pořádá každoročně již od roku Prvním maratonem na českém území byl závod na trase Smíchov Dobříš 25. října 1908 (Wikipedie, 2011a). Délka závodu nebyla nijak pevně stanovena, takže se na olympijských hrách běhalo do roku 1924 v intervalu délek závodu od 40 do 42,75 km (tabulka 1). Teprve od OH v Paříži 1924 byla délka závodu standardizována na vzdálenost 42 kilometrů a 195 metrů. Poprvé se tato vzdálenost běžela na 5. olympijských hrách v Londýně, kde byla trat závodu prodloužena tak, aby mohla královská rodina sledovat závodníky běžící od Windsorského zámku na Olympijský stadion. Čistě tato skutečnost dala podklad pro vznik délky maratonského běhu. Tabulka 1: Vývoj délky maratonu na olympijských hrách, zdroj: Wikipedie, 2011a Rok , , , , ,75 od roku ,195 Vzdálenost (km) Dá se říci, že počin Pierra de Coubertina zařadit maratonský běh na program OH, měl dalekosáhlejší následky. Postupem času se z maratonu nestal 6

7 závod sportovní elity, ale i kondičních běžců. Tento jev začal někdy v 60. letech minulého století s příchodem joggingového hnutí. Od té doby se množství startujících závodníků každoročně zvyšuje. Lze to i přikládat jednoduchým technickým podmínkám, které běh vyžaduje, oproti ostatním sportovním činnostem. Výběr uceleného seznamu významných maratonů současnosti a minulosti je vždy závislý na vkusu autora. Jsou mnohá kritéria, která by mohla posloužit pro tvorbu takovéhoto seznamu: velký nebo naopak malý počet účastníků, kvalifikační limit, významnost místa maratonu z kulturně-geografického pohledu nebo hodnocení tratě podle maximálních dosažených výkonů. Pokud bychom měli vybrat opravdu velké světové maratony, tak naše cesta by jistě vedla do New Yorku, kde již několik let zaujímá ING New York City Marathon dominantní pozici v počtu maratonců v cíli, v roce 2009 to bylo běžců (Wikipedie, 2011b). Ve Spojených státech amerických se dále nachází superrychlý a také hojně obsazený Bank of America Chicago nebo nejstarší marathon světa Boston Marathon, kterého se zúčastnilo při stém jubilejním ročníku přes 38 tisíc běžců. Na evropském kontinentu největší maratony najdeme v hlavních městech Velké Británie, Neměcka a Francie Virgin London Marathon, real,- BERLIN-MARATHON a Paris International Marathon všechny měly ročníky s účastí vetší než 30 tisíc běžců. Jen pro srovnání největšímu maratonu v České republice (Volkswagen marathon Praha) patřila v roce 2005 (3 403 běžců) až 30. pozice v počtu závodníků v cíli (Narducci et al., 2005). Pokud nahlédneme do světových maratonských tabulek (IAAF, 2011), tak zjistíme, že první 3 nejrychlejší maratony se běhají v Rotterdamu, Berlíně a Londýně. Podle Nakamury (2011) byl v Rotterdamu nejnižší průměr 10 nejlepších mužských výkonů úctyhodných 2:05:07. Druhé místo drží Berlín (2:05:10), kde zaběhl v roce 2008 Haile Gebrselassie světový rekord mužů (2:03:59), a následuje Londýn (průměr TOP10 je 2:05:31), kde v roce 2003 Paula Radcliffe ustanovila ženský světový rekord na hodnotu 2:15:25. Při zaměření na kvalifikační šampionáty jistě nemůžeme opominout zmíněné olympijské hry, kde maraton mužů je součástí od prvního konání her. Ženy se poprvé účastnily maratonu na OH v roce 1984 v Los Angeles, kde zvítězila Joan Beniot (2:24:52) před další ženskou legendou Grete Waitz (2:26:18). Osobností, které vyhrály maraton na OH je nepřeberné množství. Z našeho pohledu 7

8 bychom neměli opomenout triumf Emila Zátopka (2:23:03) v Helsinkách 1952, kdy získal zlato ze všech vytrvaleckých tratí (5 a 10 km na dráze a maraton). Toto se již nikomu na OH ani mistrovství světa nepodařilo zopakovat. Výkonnostní posun posledních let, především v mužské kategorii, je zřejmý. Před 5 lety byly byl výkon pod 2:07:00 raritou, jen v roce 2010 tento elitní klub rozšířilo dalších 10 běžců. Není žádným překvapením, že se jedná o reprezentanty východoafrických vytrvaleckých velmocí Keňi a Etiopie. Však také Keňan Kiptanui zaběhl v roce na 2010 na Pražském mezinárodním maratonu první čas pod 2 hodiny a 6 minut na území České republiky (2:05:39). Evropanů běžících pod 2:07:00 napočítáme pouze čtyři. 1.2 Struktura sportovního výkonu v maratonu Sportovní výkon chápe Moravec et al. (2007) jako výsledek specializovaných pohybových činností směřujících ke splnění pohybového úkonu, který je omezen pravidly daného sportu, dán projevem vnitřních schopností sportovce a působí na něj vnější činitelé. Pro veřejnost zajímající se o sport je sportovní výkon a sportovní výkonnost jednou z nejdůležitějších hodnot (hodnotícím kritériem). Sportovní výkonnost představuje dispozice jedince opakovaně podávat sportovní výkon (Dovalil et al., 2009, s. 14). Sportovní výkonnost je dlouhodobým procesem vývoje jedince, vlivu okolního prostředí a také samotného sportovního tréninku. Pohybové činnosti, tedy i výkony, jsou specifické. Při soutěžích sportovci usilují o dosažení maximálních výkonů (Měkota et Cuberek, 2007, s. 106). Genezi sportovního výkonu můžeme lépe pochopit z obrázku 1, kdy Dovalil et al. (2009) nastiňuje posloupnost řetězce, který se v průběhu času formuje za cílem dosažení maximalizace výkonu. Nutno poznamenat, že výkon každodenního sportování nebo cvičení pro zdraví se pohybují na jiné úrovni úrovni optima (Měkota et Cuberek, 2007, s. 106). Strukturu sportovního výkonu chápe Dovalil et al. (2009, s. 15) jako celek složený z jednotlivých dílů psychofyzických předpokladů, které jsou dány působením vlivů genetických predispozic, exogenního prostředí a záměrného sportovního tréninku. Složky mohou být jednoduché a snadno uchopitelné (např. somatické znaky) nebo komplexní (např. koordinační schopnosti). Sportovní výkon charakterizuje struktura jeho faktorů, jejich počet a uspořádání, ukázáno obrázkem 3 (Dovalil et al., 2009, s. 16). Aplikaci výše uvedených poznatků prezentující obrázek 2 (Tvrzník et al., 2006) a obrázek 4 (Novotná et Novotný, 2007) ukazují možné přístupy, jak obecný model vyobrazit na 8

9 sportovní výkon trénovanost sportovní trénink schopnosti (vlohy - nadání - talent) podmínky životního prostředí (přírodní - sociální) morfologické fyzilogické psychologické vrozené dispozice Obrázek 1: Dlouhodobé formování sportovní výkonnosti, zdroj: Dovalil et al. (2009) věk pohlaví somatotyp KONDICE výživa pitný režim věk pohlaví somatotyp BĚH regenerační schopnosti TECHNIKA psychika Obrázek 2: Struktura běžeckého výkonu, zdroj: Tvrzník et al. (2006) 9

10 příkladu maratonu jako sportovní disciplíny, která je svázána atletickými pravidly (viz kapitola 1.3) s cílem dosažení co nejnižšího času jako objektivního hlediska sportovního výkonu. Uvedené modely neprezentují všechny síly, kterými se faktory vzájemně ovlivňují. V následujících podkapitolách se bude autor práce věnovat některým vybraným faktorům ovlivňujícím výkon maratonce, které lze považovat za klíčové Antropometrické parametry běžce Jedním z mnoha faktorů ovlivňujících výkon maratonce jsou somatické faktory. Některé ze somatických faktorů jsou viditelné a jednoduše změřitelné (tělesná výška a hmotnost), naopak u některých je jejich kvantifikace poněkud složitější (poměr typů svalových vláken). Jako majoritní je z pohledu maratonce rozhodující tělesná hmotnost, tělesná výška, složení těla (myšleno jako poměr tukové tkáně a aktivní tělesné hmoty) a poměr typů svalových vláken. Jako optimální složení tělesné skladby uvádí Ulbrichová (in Dovalil et al., 2009) 3 procenta tukové složky, Písařík et Liška (1989) nedoporučují u vrcholových maratonců překročení hranice 4 6 % s tím, že za ideál považují 3 4 procenta. Jako důvod uvádí, že podkožní tuk neslouží během samotného sportovního výkonu jako zdroj energetického krytí pohybu a pouze negativně ovlivňuje sportovní výkon ve dvou směrech. Jedním z příkladů je zhoršená možnost termoregulace (konkrétně uvolňování tepla do okolí). V rámci modifikace elementární fyzikální rovnice práce (W ) posuvného pohybu W = F s, kde F je dáno součinem gravitačního zrychlení (v našem případě konstantou g =. 9, 81 m s 2 ) a hmotností běžce (m) platí, že spotřeba energie na maratonské trati je konstantní při stejné hmotnosti běžce. Nezáleží tedy, jestli trat maratonu zaběhl závodník v hodnotě nového světového rekordu, či jeho dvojnásobku. Spotřeba je přibližně okolo kj (Maughan, 2000) nebo kj (Steffny et Pramann, 2003) pro sedmdesátikilového běžce. Z výše uvedeného je tedy vyplývá, aby běžec měl co nejvyšší hodnotu aktivní složky při zachování relativní nízké hmotnosti. Výška běžce je dalším geneticky determinovaným faktorem, který bychom měli zohlednit. Vyšší hodnota výšky znamená i vetší povrch těla, což se odráží ve zhoršeném hospodaření s vodou potažmo se zásobou energie (Grasbruber, 2011). Grasgruber et Cacek (2008) poukazují na zvýšenou svalnatost, hod- 10

11 faktory somatické faktory psychické (psychika) faktory techniky (technika) SPORTOVNÍ VÝKON faktory taktiky (taktika) faktory kondiční (kondice) Obrázek 3: Struktura sportovního výkonu, zdroj: Dovalil et al. (2009) LIMITUJÍCÍ FAKTORY VYTRVALOSTNÍHO VÝKONU SOMATICKÉ KONDIČNÍ TECHNIKY TAKTIKY PSYCHICKÉ EKTOMORF VYTRVALOST TECHNIKA KROKU ROZLOŽENÍ SIL AKTIVNÍ FLEGMATIK POMALÁ VLÁKNA VO2max ANP EKONOMIKA BĚHU MELANCHOLIK Obrázek 4: Limitující faktory vytrvalostního výkonu, zdroj: Novotná et Novotný (2007) 11

12 notu BMI (dána vzorcem hmotnost(kg) ) a mezomorfii maratonců proti dráhovým výška(m) 2 běžcům do 10 km a na Sheldonově klasifikaci maratonec dosahuje hodnot okolo 1,5 4,5 3,5. Podle Ridder et al. (in Grasgruber et Cacek, 2008) je hodnota u afrických běžců 1,4 3,9 3,9. Liška uvádí 2 4 4,5 a Bohuš (in Písařík et Liška, 1989) 1,63(±0,43) 4,63(±0,89) 2,93(±0,79). Důvod svalnatosti nacházíme ve zvýšené množství zásob glykogenu ve svalech (až 0,5 kilogramu) s nutností zdůraznění, že zásoby svalového glykogenu jsou utilizovány pouze v aktivních svalech (Maughan, 2000). Z antropometrického hlediska jsou tedy typickými maratonci běžci s vysokým podílem aktivní hmoty, minimem tukové složky a převažujícími lineárními rozměry nad šířkovými (Písařík et Liška, 1989). Grasgruber et Cacek (2008) hodnotí obecněji maratonce jako miniatury běžců středních tratí. Optimální hmotnost se podle Písaříka et Lišky (1989) pohybuje okolo kg při výšce m, Billatková (in Grasgruber et Cacek, 2008) uvádí u evropské špičky (s průměrným osobním rekordem 2:09:20; n = 5) hodnoty 172±2/60,2±2,9 a u širší špičky (n = 5) s průměrným osobním rekordem 2:14:00 172±2/59,3±2,5. Obrázek 5: Poměr tělesné výšky a BMI u elitních maratonců, zdroj: (Grasbruber, 2011, s. 50) Dalším faktorem je poměr rychlých a pomalých svalových vláken. Z podstaty dominance aerobního krytí zisku energie při maratonském běhu by byl nejvhodnější co možná nejvyšší počet pomalých oxidativních svalových vláken na úkor rychlých vláken typu IIa a IIb. Dovalil et al. (2009, s. 21) uvádí 79 % po- 12

13 malých vláken u vytrvalostních běžců, obdobnou distribuci zjistili Grasgruber et Cacek (2008) i přes 90 % oxidativních svalových vláken ve vastus lateralis 1. V obou případech se jedná o ukázku krajního poměru svalových vláken, na opačné straně nacházíme sprintery s opačným poměrem. Toto je dáno především chrateristou vlastností jednotlivých typů vláken. Pomalá vlákna (typ I) jsou vysoce prokrvena, odolná vůči únavě, ale nejsou schopna takové produkce absolutní dynamické síly jako vlákna typu IIa a IIb (nazývána též rychlá z důvodu rychlosti svalové kontrakce), která nacházejí své uplatné v disciplínách s anaerobním charakterem (Grasgruber et Cacek, 2008). Pfitzinger et Douglas (2009, s. 4) uvádějí konkrétní hodnoty poměru pomalých a rychlých svalových vláken u dvou znamých elitních běžců Alberto Salazar měl 93 % a Frank Shorter 80 % zastoupení pomalých svalových vláken Kondiční faktory Jelikož je maraton atletickou disciplínou trvající déle než 2 hodiny, zařadíme ji podle Dovalila (2009) do dlouhodobé vytrvalosti (činnosti s délkou trvání delší než 10 minut). Faktory, které nejvíce ovlivňují vytrvalostní výkon jsou (Grasgruber et Cacek, 2008; Daniels, 2005): výše maximální aerobní kapacity, ekonomika pohybu a hodnota anaerobního prahu. Výše maximální aerobní kapacity (maximální spotřeba kyslíku) udávaná zkratkou VO 2 max určuje maximální množství přijatého kyslíku, který je organismus schopen zpracovat aerobními procesy v kosterním svalstvu. Vyšší hodnota je výhodnější z biochemického pohledu, protože díky vyššímu příjmu kyslíku se uvolní více energie a produkuje se méně odpadních látek. To vede k menší subjektivní únavě a vyššímu výkonu (Grasgruber et Cacek, 2008). Maximální spotřeba kyslíku se pro účely srovnání uvádí na kilogram hmotnosti za dobu jedné minuty (ml kg 1 min 1 ). Písařík et Liška (1989) uvádějí předpoklad pro vrcholové výkony na maratonu jako hodnotu v rozmezí 75 a 78 ml kg 1 min 1. Pfitzinger et Douglas (2009) uvádějí hodnotu pro průměrného nesportující pětatřicátníka 45 ml kg 1 min 1, pro výkonnostní úroveň ze stejné věkové hladiny rozsah hodnot mezi 60 a 65 ml kg 1 min 1 a pro elitní maratonce 70 až 75 ml kg 1 min 1 s tím, že hodnota u žen je přibližně o 10 % 1 zevní hlava čtyřhlavého svalu stehenního 13

14 nižší. Rozdíl mezi pohlavími je odůvodněn vyšší tukovou složkou (vzhledem k tomu, že hodnota VO 2 max je přepočítávána na kg hmotnosti běžce) a nižší hladinou hemoglobinu v krvi u žen. Primární faktor ovlivňující hodnotu VO 2 max koresponduje se schopností transportu kyslíku ke svalům. Tato schopnost je ovlivněna především (Pfitzinger et Douglas, 2009): maximální srdeční frekvencí, maximálním objemem krve vypuzeným ze srdce během jednoho stahu, množstvím hemoglobinu v krvi a úměrným množstvím krve transportovaným k pracujícím svalům. Noakes (2001, s. 41) doplňuje, že i nadmořská výška a věk běžce negativně ovlivňují VO2 max. Pokles VO 2 max je okolo 10 % na každý výškový kilometr nad 1200 m.n.m. Tabulka 2: Hodnoty VO 2 max u elitních maratonců, zdroj: autorův výběr (Noakes, 2001, s. 40) Jméno VO2 max čas (ml kg 1 min 1 ) Gary Tuttle 82,7 2:17:00 Craig Virgin 81,1 2:10:26 Joan Benoit 78,6 2:24:52 Bill Rodgers 78,5 2:09:27 Don Kardong 77,4 2:11:15 Alberto Salazar 76,0 2:08:13 Johny Halberstadt 74,4 2:11:44 Amby Burfoot 74,3 2:14:28 Kenny Moore 74,2 2:11:36 Grete Waitz 73,0 2:25:42 Buddy Edelen 73,0 2:14:28 Zithulele Sinqe 72,0 2:08:05 Frank Shorter 71,3 2:10:30 Willie Mtolo 70,3 2:08:15 Derek Clayton 69,7 2:08:34 Z tabulky 2 je částečně zřejmá jedna odvěká pravda. Elitního běžce samotná výborná hodnota VO 2 max neudělá, je potřeba maximalizace všech faktorů ovlivňujících sportovní výkon z pohledu kondiční složky. Typicky uváděným příkladem (Pfitzinger et Douglas, 2009; Noakes, 2001) je Derek Clayton, který podprůměrnou hodnotu VO 2 max (z pohledu absolutní světové špičky) 14

15 kompenzoval výbornou ekonomikou pohybu a hodnotou anaerobního prahu. Opačným příkladem nevyváženosti složek kondičních faktorů může být Lance Armstrong, jehož hodnota VO 2 max je elitní (83,8 ml kg 1 min 1 ) 2, kdežto úroveň z pohledu výkonnosti již elitní není (2:43:46 z New York City Marathonu 2007). U Armstronga tedy s největší pravděpodobností je velmi nízká úroveň ekonomiky běžeckého pohybu. Dalším souvisejícím faktorem je hodnota anaerobního prahu (zkratka ANP, LT), který Grasgruber et Cacek (2008) chápou jako stav, kdy je narušena rovnováha mezi produkcí laktátu a jeho odstraňováním ze zapojených svalů do krve a jeho spotřebou ve svalech, ledvinách, játrech a srdci. Virua (in Grasgruber et Cacek) chápe ANP jako přechod mezi aerobním a anaerobním krytím energetických nároků. Hodnota ANP hypoteticky udává hranici vytrvalostní zátěže, kterou jsme schopni vykonat aomezuje jen množství zásob glykogenu. ANP se často vyjadřuje jako procento z VO 2 max (Písařík et Liška, 1989), kdy vysoce trénovaní jedinci se pohybují na % VO 2 max a za vynikající výkon je považována hodnota přesahující 85 procent. Toto potvrzuje Šimek (2008) na omezeném množství (n=6) vybraných jedinců ze širší současné špičky české maratonské scény, kdy se hodnoty ANP pohybují od 66 do 90 % VO 2 max. Je tedy výhodné, aby hodnota ANP byla pokud možno co nejvyšší vzhledem k naprosté dominanci (97 98 %) zisku energie aerobním krytím (Písařík et Liška, 1989, s. 213). Dle některých autorů Pfitzinger et Douglas (2009) se jedná o nejdůležitější složku kondičních faktorů. Při překročení ANP dochází tedy k postupné kumulaci laktátu ve svalech a dojde k vyřazení funkce enzymů produkujících energii, vede to také ke snížené schopnosti svalové kontrakce. Běžec je tedy nucen fyzickou zátěž přerušit nebo ji snížit. Pro zvýšení hodnoty je ANP je potřeba (Pfitzinger et Douglas, 2009): zvýšit počet a velikost mitochondrií, zvýšení aerobní aktivity enzymů a zvýšení prokrvení svalových vláken. Běžeckou ekonomiku definují Pfitzinger et Douglas (2009) jako rychlost běhu, kterou jsme schopni vykonat při daném příjmu kyslíku. Pokud dva běžci mají stejný příjem kyslíku, rychleji běžící má lepší ekonomiku běžeckého pohybu. Lze to připodobnit k efektivnosti spalovacího motoru auta, dojezdové 2 nutno poznamenat, že hodnota je z období jeho profesionální cyklistické kariéry viz 15

16 vzdálenosti a stejného množství pohonné látky (ekonomičtější bude auto, které dojede dále). U hodnot ekonomiky běžeckého pohybu byly sledovány relativně velké rozdíly (20 %) mezi elitními běžci (Pfitzinger et Douglas, 2009, s. 9). Pro maratonce je výhodná maximalizace žužitkování přijímaného kyslíku zdroje energie pro maraton tvoří s naprostou dominancí aerobní procesy zisku energie. Podle Grasgrubera et Cacka (2008) ovlivňují ekonomiku běhu: tělesné parametry běžce, běžecká technika, optimální flexibilita šlach, efektivní spalování kyslíku a odpor vzduchu. V tělesných parametrech bychom měli především zmínit výhodu tělesné štíhlosti, a to především distálních segmentů (více v kapitole 1.2.1). Stejně jako lehká a tenká lýtka se podepíší na lepší ekonomikou běhu i lehčí boty (Noakes, 2001, s. 57). Běžecká technika (délka kroku, stabilní délka kroku, optimální frekvence kroku a délky, vertikální a horizontální pohyb těžiště) je silně ovlivněna množstvím odběhaných kilometrů (Grasgruber et Cacek, 2008) v pozitivním smyslu. U maratonců je často specifické pojetí běžecké techniky (minimální vertikální pohyb těžiště způsobené kratším krokem) oproti dráhovým běžcům. Bývalý držitel světového rekordu na maratonu (jako první běžec pod 2:10:00) říká: To, že jsem přestal zvedat nohy, je to to nejlepší, co mě při běhání potkalo. (Noakes, 2001, s. 51). Dokladuje to, že nadměrná dráha kolen při běžeckém kroku je neekonomická. Faktorem ovlivňujícím ekonomiku běhu je odpor vzduchu, u elitních běžců tvoří přibližně 2 % energie, která je spotřebována na pohyb (Grasgruber et Cacek, 2008). Dalším exogenním faktorem může být sklon podložky (silnice), kdy při různých sklonech může být ekonomika pohybu běžců rozdílná, i když na rovině mají totožnou hodnotu. Totéž platí pro vítr, který přímým působením zhoršuje běžeckou techniku. Dostatečná stabilizace techniky eliminuje tento jev (Dovalil et al., 2009, s. 38) Taktika Taktikou Dovalil et al. (2009, s. 38) chápe způsob řešení širších a dílčích úkolů, realizovaných v souladu s pravidly daného sportu (viz kapitola 1.3). Obecně je toto téma v odborné literatuře věnující se distančnímu běhu neoprávněně 16

17 opomíjeno. Často lze najít jen zkratkovité náznaky vzorců taktických postupů, kterými by se měl maratonec řídit. Taktika není dominantním faktorem ovlivňující výkonnost při maratonu (Dovalil et al., 2009). Setkáváme se s několika možnostmi řešení problému z pohledu taktiky, která je individuálně prováděna volbou optimálního řešení prostředním interakcí s vnějším prostředím, taktickými dovednostmi a vědomostmi. Baběrád (2011) překládá 3 možnosti řešení pohybového problému (absolvování tratě maratonu v rámci pravidel): uběhnutí maratonu, běh na stanovený čas a běh na umístění. Pod pojmem uběhnutí maratonu je především myšleno dokončení závodu v daném časovém limitu, který stanovil pořadatel závodu. Zde se můžeme odklánět od pojetí sportovního výkonu, kdy je primárním cílem jeho maximalizace (Moravec et al., 2007). Podstatnější z pohledu taktiky je volba mezi během na předem stanovený čas nebo pozici ve výsledkové listině. Tato pozice nemusí znamenat jen absolutní vítězství nebo vítězství v kategorii, může to také být porážka konkrétního soupeře. V tomto případě se jedná o taktické řešení, které klade vysoké nároky nejen fyzickou, ale i psychickou připravenost běžce, protože přímý kontakt se soupeřem znamená časté změny tempa, nástupy, či naopak taktická zpomalení v průběhu závodu. Závodník tedy kopíruje chování soupeřů a tyto změny tempa (resp. nepřiměřené tempo) kladou vysoké energetické nároky. Variantu běhu na předem stanovený čas je vhodné realizovat konstantním tempem od startu do cíle závodu bez výkyvů, protože výkyvy tempa jsou vyčerpávající. Psychická náročnost této varianty je především v úvodu závodu, kdy může dojít ke strhnutí soupeři, nebo v závěru, kdy už je jasné, že původní plán není možné splnit a dojde k vypuštění. Pokud zkombinujeme problém rovnoměrné tempo (Baběrád, 2011) a maximalizace sportovního výkonu (Moravec et al., 2007), je nutné hledat pod- statu řešení na úrovni fyziologie tělesné zátěže. 17

18 JÁTRA jaterní glykogen g TUKOVÁ TKÁŇ triglyceridy 12 kg KREV A EXTRACELULÁRNÍ PROSTOR glukóza 20 g SVALY svalový glykogen g svalové triglyceridy 300 g ENERGIE Obrázek 6: Energetické zásoby v lidském organismu, zdroj: Tvrzník et al. (2006) Lidský organismus má zásoby energie (obrázek 6), které jsou omezené svým množstvím (tabulka 3). Toto množství lze měnit dlouhodobým působením vhodného tréninkové procesu nebo vhodným ziskem nadzásoby (efekt superkompenzační sacharidové diety). Hlavními živinami u výkonu dlouhodobé vytrvalosti jsou tuky a cukry (s výjimkou počátečních minut, kdy se podílí anaerobní mechanismy). Dochází k částečnému odbourávání bílkovin (pod 5 % celkové spotřeby energie). Poměr mezi spotřebou tuků a cukrů je závislý na intezitě zátěže (% z VO 2 max). Platí, že čím vyšší zátěž, tím je podíl sacharidů vyšší. Okolo 50 % VO 2 max je převládající krytí z tuků, u % je podíl rovnocenný. Pro střední intezitu, kterou lze udržet po dobu 2 až 4 hodin (tj. trvání maratonu) je krytí energie především oxidací krevní glukózy a svalového glykogenu (Maughan, 2000). Samotné zásoby glykogenu nestačí na energetické krytí maratonu, proto je nutno zapojit další zdroje krytí energie (především tuky, okrajově bílkoviny). Podstatné pro závodníka je určení intenzity zatížení (poměr utilizace cukrů a tuků). Jestliže by došlo k vyčerpání zásob glykogenu ještě před cílem, dojde 18

19 Tabulka 3: Energetické zásoby 70 kg vážícího muže s 15 % tělesného tuku, zdroj: Maughan (2000) množství (kg) energie (kj) čas zatížení (min) jaterní glykogen 0, svalový glykogen 0, krevní glukóza 0, tuky 10, bílkoviny 12, k nucenému zpomalení (zvýší se poměr spalovaných tuků vůči cukrům). Jde tedy v podstatě o hospodaření se zásobou glykogenu, kterou musí závodník během tréninkového procesu přenést do závodu vhodně určenou taktikou (volbou tempa). Nastávají 3 možné případy: 1. Závodník začne na nízké intenzitě. V cíli bude mít ještě zásoby glykogenu, tzn. mohl na trati zvýšit úsilí a tím maximalizovat sportovní výkon. 2. Závodník závod poběží na správně určené intenzitě. Právě v cíli se jeho zásoby glykogenu vyčerpají. Kdyby dále pokračoval v běhu, intenzita by se musela snížit. Došlo tedy, z pohledu taktického jednání, k maximalizaci výkonu. 3. Závodník začne v příliš vysoké intenzitě. Ještě před cílem se zásoby glykogenu vyčerpají, dojde tedy ke zpomalení. Toto zpomalení je označováno jako náraz do zdi (Latta, 2003) a často sledováno u maratonských debutantů, kteří nemají zkušenosti s delšími distancemi. Absenci těchto zkušeností lze částečně eliminovat pomalejším začátkem a vystupňovaným závěrem (Galloway, 2007). Zpomalení v průběhu závodu se ale nevyhýbá ani profesionálům, pokud rozběhnou závod v rychlejší skupině, než je jejich aktuální daná výkonnost. 19

20 Poměr energie (%) získané z tuků a cukrů tuky cukry Výkon (% z VȮ2max) Obrázek 7: Závislost poměru utilizace tuků a cukrů na zatížení (% VO 2 max), zdroj: (Noakes, 2001, s. 120) Pravidelné běhání přispívá k intenzivnějšímu využití tuků (na obrázku 7 bude křivka tuků klesat pomaleji). Trénovaný organismus začíná tuky spalovat dříve než netrénovaný (Tvrzník et al., 2006, s. 62), dále je dokládána změna poměru utilizace cukrů a tuků ve prospěch tuků u trénovaných jedinců. Toto někteří autoři označují jako aerobní tukovou kapacitu (Tvrzník et al., 2006), někteří pokládají schopnost vysokých zásob glykogenu a utilizace tuků z klíčový faktor pro maratonce (Pfitzinger et Douglas, 2009). S pravidelným tréninkem se zvětšuje množství zásob jaterního a svalového glykogenu, případně lze tyto zásoby navýšit před závodem superkompenzační sacharidovou dietou Tomšík (2009). 1.3 Pravidla Z pohledu pravidel Mezinárodní asociace atletických federací (IAAF) resp. Českého atletického svazu je maratonský závod běžeckou soutěží na silnici (Pravidla atletiky, 2010). Jeho délka je standardizována na 42,195 km (vznik délky je objasněn v kapitole 1.1). Závod se musí běžet na upravených cestách. Pokud to však silniční provoz nebo jiné okolnosti nedovolují, je možno řádně vyznačenou trat vést po stezkách pro cyklisty nebo chodnících pro pěší podél silnice. Délka trati nesmí v žádném případě být kratší než je úředně udávaná délka závodu. 20

21 1.3.1 Start Závod musí být odstartován výstřelem z pistole, děla, signálem sirény nebo podobného zařízení. Použijí se povely a postup pro běhy delší než 400 metrů Měření času Pravidla atletiky znají pouze jediný výsledný čas závodníka, který je ohraničen výstřelem startéra a okamžikem, kdy závodník překročil cílovou čáru. Často se v dnešní době se na velký městských maratonech používá metoda měření časů pomocí bezkontaktní čipové technologie. Čip je vevázán závodníkovi bud do tkaniček obuvi (obrázek 8) nebo umístěn z rubu startovního čísla. Tato metoda umožňuje pořadatelům informovat závodníky o jejich časech na měřených mezičasech (zpravidla aspoň meta půlmaratonu či násobky 5 nebo 10 km) včetně tzv. net time. Tento net time (někdy taky označován jako čistý čas, chip time, netto) vyjadřuje časový úsek mezi překročením startovní a cílové čáry. Obrázek 8: Čip firmy Championchip umístěný v tkaničkách běžecké obuvi, zdroj: Nutno zdůraznit, že net time má pouze informativní charakter (Hadfield, 2008) pro výsledkovou listinu je směrodatný oficiální čas (setkáme se taký s označením hrubý čas, gun time, brutto) s pořadím v cíli, jak jej rozhodčí zaznamenají. Oficiální čas je při čipové technologii zaznamenáván s přesností 0,1 sekundy a zaznamenává na nejbližší celou sekundu. Rozdíl mezi gun a chip 21

22 timem je prodleva, kterou závodník strávil pohybem ke startovní čáře po startovním výstřelu. Důvodem toho zpoždění je někdy až tisícihlavé startovní pole běžců. 22

23 2 Cíl, hypotézy a úkoly práce 2.1 Cíl práce Cílem předkládané diplomové práce je analýza rozložení tempa vytrvalostních běžců na trati maratonu u vybraných závodů. Prostřednictvím statistických metod zpracujeme dostupné výsledky několika vybraných maratonů ve zvolených ročnících, které obsahují i časy na jednotlivých měřených úsecích maratonské tratě dostupné díky čipové technologii měření časů. Zaměříme se nejen na chování (z pohledu taktické složky sportovního výkonu), které je prezentováno rozložením tempa jednotlivců ale i celých skupin charakterizovaných věkovou kategorií, pohlavím a podaným sportovním výkonem. 2.2 Hypotézy H1: Město, ve kterém se maraton běžel, nemá vliv na výchylky v tempech a tendence tempa závodníků. H2: Mezi jednotlivými závody nejsou statisticky významné rozdíly ve výchylkách temp a tendencích temp závodníků. H3: Muži mají větší tendenci ke zpomalování během maratonu než ženy. H4: Muži mají větší výchylky v tempech v jednotlivých úsecích než ženy. H5: Mladší věkové kategorie mají větší tendenci ke zpomalování než starší. H6: Mladší věkové kategorie mají větší výchylky v tempech v jednotlivých úsecích vztažených k průměrnému tempu než starší H7: U výkonnostní kategorie pod 2:29:59 včetně bude největší relativní zastoupení závodníků s tendencí ke zrychlování. H8: U výkonnostní kategorie nad 4:30:00 včetně bude největší relativní zastoupení závodníků s tendencí ke zpomalování. H9: U výkonnostní kategorie od 2:30:00 do 2:59:59 včetně budou nejmenší výchylky v tempech jednotlivých úseků vztažených k průměrnému tempu. H10: U výkonnostní kategorie nad 4:30:00 včetně budou největší výchylky v tempech jednotlivých úseků vztažených k průměrnému tempu. 23

24 2.3 Úkoly práce Na základě vytyčeného cíle a hypotéz diplomové práce jsme stanovili následující úkoly: 1. Zpracování odborné literatury zabývající se danou tématikou. 2. Výběr závodů na maratonské trati ve velkých městech Evropy reprezentující dostatečné množství závodníků všech výkonnostních a věkových kategorií v několika letech. 3. Získat potřebná data (mezičasy) jednotlivých závodníků vybraných maratonů. 4. Stanovit jednotné rozdělení výkonnostních a věkových skupin. 5. Navrhnout vhodnou charakteristiku chování maratonce podle jeho naměřených mezičasů v průběhu závodu. 6. Vhodně data vyfiltrovat a připravit je ke statistické analýze. 7. Vyhodnotit výsledky pomocí statistických metod a sestavit závěr práce. 24

25 3 Metodika práce 3.1 Popis zkoumaného souboru Pro účely práce jsme vybrali tři velké 3 evropské maratony konané v hlavních městech několika států. Byl zvolen maraton v Londýně, Berlíně a Praze. První dva představují závody, na jejichž tratích byl zaběhnut současný světový rekord (mužský v Berlíně 4 a ženský v Londýně 5 ). Poslední z trojice byl vybrán největší domácí maratonský podnik, který svou účastí i přítomností širší světové špičky převyšuje maratony pořádané v České republice. Počty startujících jsou v jednotlivých ročnících v řádu tisíců (Praha) až desetitisíců (Londýn a Berlín), proto jsme analýzu omezili jen na některé ročníky. V případě Prahy se jednalo o poslední 3 ročníky (léta ) a u Berlína a Londýna o poslední 4 ročníky (tj. roky ). Sledované maratony jsou zobrazeny v tabulce 4. Všechny tyto maratony jsou pořádány v souladu s pravidly IAAF a v současném okamžiku drží Gold Label 6 od IAAF pro závody konané na silnici. Berlín a Londýn jsou evropští zástupci ve World Marathon Majors 7, který lze považovat za nejprestižnější sérii maratonů světa. Na všech vybraných závodech a ročnících bylo provedeno měření výsledného času a času na jednotlivých úsecích pomocí čipové technologie. Tabulka 4: Oficiální názvy sledovaných maratonů v daných ročnících Město/rok Praha nesledováno 14. Volkswagen Maraton Praha Berlín 34. real, BERLIN- MARATHON 35. real, BERLIN- MARATHON 16. Volkswagen Maraton Praha 37. real, BERLIN- MARATHON 30. Virgin London Marathon Londýn 27. Flora London Marathon 28. Flora London Marathon 15. Volkswagen Maraton Praha 36. real, BERLIN- MARATHON 29. Flora London Marathon 3 Ve smyslu velkého počtu startujících; mající nadnárodní význam z pohledu podávaných sportovních výkonů. 4 Haile Gebrselassie, 2:03:59, Berlín 28. září 2008, toplists/inout=o/age=n/season=0/sex=m/all=y/legal=a/disc=mar/detail.html 5 Paula Radcliffe, 2:15:25, Londýn 13. dubna 2003, toplists/inout=o/age=n/season=0/sex=w/all=y/legal=a/disc=mar/detail.html

26 Pro další čtení práce upozorňujeme, že pojmem pražský maraton označujeme závod pořádaný každoročně v květnu společností Prague Internatio- nal Marathon, s. r. o. (generální sponzor Volkswagen), a nikoli Pražský maraton pořádáný na podzim v pražské Stromovce, který je nejstarším maratonem na území ČR. Obdobně to platí pro londýnský maraton, který není pokračovatelem zaniklého Polytechnic Marathon. Tento je pořádán na jaře (do roku pod sponzoringem Flora, od roku 2010 Virgin). Stejně tak zářijový berlínský maraton, který byl do roku 2010 prezentován pod značkou generálního sponzora společnosti real,, v roce 2011 bude generálním sponzorem BMW. 3.2 Použité metody Pro analýzu rozložení tempa závodníků, respektive jednotlivých výkonnostních a věkových skupin, je potřeba statistické zpracování výsledkových listin všech maratonů ve vybraných ročnících obsahujících i měření mezičasů. Ve výsledku se tedy jedná o 11 samotných závodů Výsledkové listiny Z důvodu přesnosti dat jsme se přiklonili k použití výsledků, které poskytuje pořadatel závodu. Samostatné měření autorem práce je nemyslitelné a nedostupné vzhledem k technickým překážkám (přítomnost druhého čipu u každého závodníka na vybraném závodě) a finančním překážkám. Výsledkové listiny jsou dostupné v síti internet. Někdy se bohužel jedná pouze o oficiální výsledkovou listinu (ve smyslu pravidel atletiky), která obsahuje jen pořadí, identifikaci závodníka, jeho pořadí v cíli (umístění) a čas. Pro naši analýzu bylo potřeba obstarat výsledky, které obsahují navíc záznamy z měřených úseků uvnitř tratě závodu. Tyto kompletní výsledkové listiny jsou k nahlédnutí na specializovaných serverech (např. Praha 2010) 8, stránkách pořadatelů či poskytovatelů čipové technologie (Praha 2008 Praha 2009) 9. Tabulka 5 zobrazuje, odkud jsme data čerpali ze sítě internet TDS 26

27 Tabulka 5: Místo, datum a webová stránka výsledků sledovaných maratonů Místo Datum Zdroj Praha 9. května terminovka/vysledky/0/year/ 2010/perpage/65536 Praha 10. května ns/index.jsp?pagetype=1&id= 2307 Praha 7. května ns/index.jsp?pagetype=1&id= 1931 Londýn 25. dubna virginlondonmarathon.com/ 2010/ Londýn 26. dubna london-marathon.co.uk/ Londýn 13. dubna london-marathon.co.uk/ Londýn 22. dubna london-marathon.co.uk/2007/ Berlín 29. září real-berlin-marathon.com/ 2010/ Berlín 20. září com/events/berlin_marathon/ 2011/ergebnisse.en.php? &mode=form&events_id=179 Berlín 28. září com/events/berlin_marathon/ 2011/ergebnisse.en.php? &mode=form&events_id=156 Berlín 30. září com/events/berlin_marathon/ 2011/ergebnisse.en.php? &mode=form&events_id=115 Jak je zřejmé, byly pro přímé zpracování v některém statistickém softwaru použity výsledky jen z jediného jednoho závodu (Praha 2010, formát *.xls). Po kontaktování společnosti Prague International Marathon, s. r. o. nám byly poskytnuty kompletní výsledkové listiny pro ročníky 2008 a 2009 ve formátu *.xls. Pro zisk dat z londýnského a berlínského maratonu muselo být vytvořeno jiné řešení, nebot výsledek každého závodníka se nacházel na samostatné webo- 27

28 vé stránce. Z časových důvodů tedy nepřipadá v úvahu možnost manuálního stažení a vložení dat do statistického softwaru. Autor předkládané práce se tedy rozhodl pro tvorbu vlastního software, který potřebná data z berlínského a londýnského maratonu získá a poté vhodně naformátuje pro pozdější analýzu ve statistickém software. Tvorba software pro zisk kompletních výsledkových listin Tvorbu software vytvořenou speciálně pro účel této práce jsme rozdělili do několika etap: 1. Analýza struktury dat, která jsou uložena na straně serveru pořadatele, respektive poskytovatele čipové technologie. 2. Výběr vhodných technologií. 3. Návrh vlastního programu a strategie zisku dat. 4. Vlastní implementace software. 5. Získání dat. Během všech fází se budeme pohybovat v prostředí operačního systému Microsoft Windows 7. Fáze 1 Analýza problému Pro analýzu uložených dat použijeme webový prohlížeč Google Chrome, ve kterém využijeme také zabudovaný Developer tools (v české mutaci Nástroje pro vývojáře), který je dostupný pod klávesovou zkratkou Ctrl+Shift+I. Developer tools nám umožní především zobrazení přijímaných a odesílaných hlaviček mezi naším prohlížečem a serverem, kde jsou umístěny výsledky, pomocí hypertext transfer protocol (HTTP), který slouží k přenosu hypertextových souborů pomocí sítě internet. Nejčastěji jsou tyto hypertextové soubory ve formátu HTML, což je značkovací jazyk stránek World Wide Web. Dále také budeme potřebovat nahlédnout pod pokličku vnitřní struktury jednotlivých HTML stránek pomocí syntackitkcé analýzy, kdy pomocí DOM (Document Object Model) jsme schopni pochopit vnitřní skrutkuru dokumentu. Výsledky, které jsou dostupné z odkazů v tabulce 5, začínají nejdříve základním filtrováním pomocí uživatelem zvolených parametrů. Pro naše účely je podstatný jen parametr event a gender, jelikož chceme dostat výběr výsledků co možná nejméně specifický. Po odeslání formuláře se zobrazí první stránka výsledkové listiny v omezené struktuře (pořadí, identifikace závodníka, čas, odkaz na detail závodníka) a rozsahu (výsledková listina je tedy složena z několika 28

29 Obrázek 9: Zdrojový kód HTML a DOM, zdroj: /PR-DOM-Level-3-Core /introduction.html stránek, které na sebe navazují podle zvoleného order by a obsahují počet závodníků results/page). Zobrazení návaznosti výsledků specifického vyhledávání je znázorněno na obrázku 10. Z každé stránky specifického výsledku vede odkaz na detail běžce, kde nalezneme informace o umístění ve věkové kategorii, podle pohlaví a také nejpodstatnější informace časy na jednotlivých mezičasech (viz obrázek 11). Zjistíme také, že mezičasy nejsou na všech závodech zaznamenávány na totožných místech (tabulka 6). Tabulka 6: Zaznamenávané mezičasy u sledovaných maratonů (x označuje měřeno) Místo Rok Start 5. km 10. km 15. km 20. km půlmaraton 25. km 30. km 35. km 40. km Cíl Praha 2010 x x x x x x Praha 2009 x x x x x x Praha 2008 x x x x x x Londýn 2010 x x x x x x x x x x x Londýn 2009 x x x x x x x x x x Londýn 2008 x x x x x x x x x x Londýn 2007 x x x x x x Berlín 2010 x x x x x x x x x x x Berlín 2009 x x x x x x x x x x x Berlín 2008 x x x x x x x x x x x Berlín 2007 x x x x x x x x x x x Fáze 2 Výběr technologií 29

30 formulář (umožňuje výběr podle parametrů vyhledávání) výběr č. 1 výběr č. 2 první stránka výsledků výběru č. 1 druhá stránka výsledků výběru č. 1 třetí stránka výsledků výběru č poslední stránka výsledků výběru č. 1 první stránka výsledků výběru č. 2 druhá stránka výsledků výběru č. 2 třetí stránka výsledků výběru č poslední stránka výsledků výběru č. 2 Obrázek 10: Struktura stránkování specifických výběrů výsledků, zdroj: autor x-tá stránka výsledků výběru č. Y detail závodníka č. 1 detail závodníka č. 2 detail závodníka č detail posledního závodníka Obrázek 11: Struktura větvení stránek výsledků maratonů, zdroj: autor Vzhledem k časově-technické dostupnosti jsme považovali za vhodné řešení webové aplikace, která si pomocí DOM parsingu z dotazované stránky (myšlena strana serveru, která obsahuje informace o závodu výsledky) vhodným způsobem vybere a uloží na svou stranu potřebné informace do databáze. Těmto podmínkám autorovi práce nejvíce vyhovuje řešení pomocí vlastního skriptu 30

31 v jazyce PHP, který běží na serveru Apache. Data ze serveru výsledků jsou parsována s pomocí knihovny PHP Simple HTML DOM Parser, který zjednodušeně umožní přístup k obsahu HTML stránky jako stromu, který je složen z uzlů a listů (obrázek 9). Naparsovaná data jsou pak uložena do relační databáze MySQL. Vhodnou strukturu a správu databáze, respektive tabulek v ní obsažených, obsloužíme pomocí kompaktního nástroje správy databází MySQL Adminer. Server, na kterém poběží náš PHP skript, vyžaduje relativně stabilní a rychlé připojení k internetu (čas práce skriptu je přímo úměrný délce načítání HTML stránky s výsledky; při počtu statisíců stránek je podmínka zřejmá). Pro zjednodušenou instalaci a konfiguraci Apache, PHP a MySQL použijeme balíček WampServer. Pomocnou technologií pro psaní skriptů bude editor NetBeans, který představuje vhodné IDE pro PHP. Výše uvedené nástroje nalezneme na webech: Fáze 3 Návrh vlastního programu Nejdříve začneme analýzou detailu závodníka, která obsahuje informace požadované pro uložení do lokální databáze. Pokud provedeme sjednocení typu dat, která se vyskytují u všech variant zobrazení mezičasů závodníka, dostaneme následující položky: startovní číslo, jméno, příjmení, země, pohlaví, kategorie, celkové pořadí, pořadí v kategorii, pořadí v pohlaví, čas protnutí startu, 31

32 čas na 5. km, čas na 10. km, čas na 15. km, čas na 20. km, čas na značce půlmaratonu (21,0975 km), čas na 25. km, čas na 30. km, čas na 35. km, čas na 40. km a čas v cíli (42,195 km) od proběhnutí startovní čarou 10. V tabulce databáze, kterou si pracovně označíme running results, bude nutno ještě přidat položky: id (primární klíč pro tabulku running results), rok a místo závodu. Samotný skript bude pracovat při zisku výsledků z pořadatelského webu na principu dvou zanořených cyklů, kdy vnější cyklus zabezpečuje načítání jednotlivých stran výsledkové listiny a vnitřní obstarává načítání a ukládání dat jednotlivých závodníků (umístění, kategorie, mezičasy). Vizuálně jsou tyto cykly znázorněny na vývojovém diagramu (obrázek 12). Fáze 4 Vlastní implementace softwaru Čtvrtá fáze bude rozdělena na dvě části: 1. vytvoření struktury databáze a 2. samotné vytvoření skriptu pro zisk dat. Přiřazením vhodných vlastností sloupců tabulky, do které budeme ukládat data, s pracovním názvem times bude zapotřebí následující SQL příkaz (obrázek 13): 10 tzn. gun time, pro potřeby této práce bude myšlen časem v cíli vždy gun time (od oficiálního času se liší o čas, který uplynul mezi startovním výstřelem a protnutím startovní čáry závodníkem) 32

33 start vložení URL a základních předávaných parametrů načtení stránky výsledků URL pro další stránku výsledků načtení detailu o závodníkovi ze stránky výsledků načtení stránky s detaily o závodníkovi uložit závodníka do DB další závodník na stránce výsledků? D B ano další řádek ve výsledcích v n i t ř n í c y k l u s v n ě j š í c y k l u s ne ano další stránka výsledků? ne konec Obrázek 12: Vývojový diagram skriptu pro uložení dat ze stránek s výsledky maratonů, zdroj: autor 33

34 CREATE TABLE IF NOT EXISTS running_results. times ( id BIGINT ( 10) NOT NULL AUTO_ INCREMENT, bib VARCHAR ( 10) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_czech_ci NOT NULL, year YEAR NOT NULL, place VARCHAR ( 100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_czech_ci NOT NULL, forename VARCHAR ( 255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_czech_ci NULL DEFAULT NULL, surname VARCHAR ( 255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_czech_ci NULL DEFAULT NULL, country VARCHAR ( 255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_czech_ci NULL DEFAULT NULL, gender ENUM ( M, W ) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_ czech_ ci NULL DEFAULT M, category VARCHAR ( 255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_czech_ci NULL DEFAULT NULL, place_ overall INT ( 10) NULL DEFAULT NULL, place_ gender INT ( 10) NULL DEFAULT NULL, place_ category INT ( 10) NULL DEFAULT NULL, finish TIME NULL DEFAULT NULL, half TIME NULL DEFAULT NULL, start TIME NULL DEFAULT NULL, 5 TIME NULL DEFAULT NULL, 10 TIME NULL DEFAULT NULL, 15 TIME NULL DEFAULT NULL, 20 TIME NULL DEFAULT NULL, 25 TIME NULL DEFAULT NULL, 30 TIME NULL DEFAULT NULL, 35 TIME NULL DEFAULT NULL, 40 TIME NULL DEFAULT NULL, UNIQUE INDEX id ( id ASC ) ) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_czech_ci 34

35 Na začátku PHP skriptu budeme muset nastavit cestu ke knihovně PHP Simple HTML DOM Parteru, timeout skriptu a připojení k databázi 11 : <? php set_ time_ limit ( 3600) ; include ( simple_html_dom. php ); mysql_connect (" localhost ", " root ", "") or die (" Could not connect : ". mysql_error ()); mysql_select_db (" running_results "); mysql_set_charset ( utf8 ); Připravíme si pomocnou funkci mysql insert array(), která ze vstupního pole připraví INSERT SQL dotaz, kdy pro názvy sloupců tabulky budou použité klíče pole a pro obsah sloupců hodnota pole: function mysql_insert_array ( $data ) { foreach ( $data as $field = > $value ) { $fields [] =. $field. ; $values [] = " ". mysql_real_escape_string ( $value ). " "; } $field_list = join (,, $fields ); $value_list = join (,, $values ); $query = " INSERT INTO times (". $field_list. ") VALUES (". $value_list. ")"; return $query ; } Do proměnné $page budeme ukládat aktuální stránku výsledků, na které se nacházíme - bude tedy nabývat hodnot 1 až MAXPAGE (vydefinovaná konstanta pro počet stran výsledkové listiny). Dalšími konstantami budou pohlaví (GENDER), rok (YEAR) a místo maratonu (PLACE), které budou charakterizovat danou výsledkovou listinu. V proměnné $url se nachází URL adresa výsledkové listiny, kdy se parametr stránky p (označující číslo stránky) mění s pomocí proměnné $page. Struktura URL je pro každý maraton a jeho ročník individuální.úpravu tedy musíme provést pro každý závod samostatně. Do proměnné $html namapujeme HTML DOM stránky pomocí funkce file get html() s parametrem 11 Předpokládáme implicitní nastavení přístupu po instalaci MySQL jako součástí WAMP serveru 35

36 $url. Toto načtení proběhne uvnitř procedury loadpage(), která je rekurzivně volána v případě chybného načtení stránky z důvodu jistoty načtení stránky, nebot se objevil nedeterministický problém s načtením výsledků u Londýn Rekurzivním voláním funkce loadpage() se zajistí načtení patřičných dat i přesto, že výsledná stránka bude obsahovat hlášku, že data neexistují. /* * demonstration of recursion, not functional! */ function loadsplits ( $urlsplits ) { $splitshtml = file_get_html ( $urlsplits ); if( $splitshtml -> find ( table. list tbody tr, 1) -> children (1) -> plaintext == "No results found.") { loadsplits ( $urlsplits ); // recursion } else { // successful loading echo " attempt #". $attemptscount [ $urlsplits ]. " : "; mysql_query ( mysql_insert_array ( $db )); // insert into DB } } function loadpage () { $html = file_get_html ( $url ); // parsing if($html -> find ( table. list tbody tr, 1) -> children (0) -> plaintext == "No results found.") { loadpage (); // recursion } else { // successful loading loadsplits ( $spliturl ); // load detail of competitor } } loadpage (); Nyní procházíme jednotlivé řádky tabulky výsledků, kde si namapujeme odkaz na detailní výsledky jednotlivých závodníků (obrázek 14), které jsou postupně volány rekurzivní procedurou loadsplits() (obdobný důvod jako 12 U jiných výsledků tento jev nebyl zpozorován 36

37 u loadpage()), kde je parametrem URL stránky s výsledkem závodníka. Dojde k načtení dané stránky, jejímu naparsování podle specifické dané struktury výsledků, kterou nám ulehčí nástroj Developer Tools (obrázek 15), a uložení dat do pole $db, kde klíč pole odpovídá názvu sloupce tabulky times. echo " attempt #". $attemptscount [ $urlsplits ]. ": "; $namefield = $splitshtml -> find ( table. list tbody tr, 1) -> children (1) -> plaintext ; $country = explode (" (", $namefield ); $name = explode (", ", $country [0]) ; // surename + forename $db [ place ] = PLACE ; $db [ year ] = YEAR ; $db [ gender ] = GENDER ; $db [ country ] = substr ( $country [1], 0, 3); // ISO code of county $db [ surname ] = $name [0]; $db [ forename ] = $name [1]; $db [ bib ] = $splitshtml -> find ( table. list tbody tr, 2) -> children (1) -> plaintext ; $db [ category ] = $splitshtml -> find ( table. list tbody tr, 2) -> children (3) -> plaintext ; $db [ 5 ] = $splitshtml -> find ( table. list, 1) -> find ( tr,1) -> find ( td,1) -> plaintext ; $db [ 25 ] = $splitshtml -> find ( table. list, 1) -> find ( tr,1) -> find ( td,3) -> plaintext ; $db [ 10 ] = $splitshtml -> find ( table. list, 1) -> find ( tr,2) -> find ( td,1) -> plaintext ; $db [ 30 ] = $splitshtml -> find ( table. list, 1) -> find ( tr,2) -> find ( td,3) -> plaintext ; $db [ 15 ] = $splitshtml -> find ( table. list, 1) -> find ( tr,3) -> find ( td,1) -> plaintext ; $db [ 35 ] = $splitshtml -> find ( table. list, 1) -> find ( tr,3) -> find ( td,3) -> plaintext ; $db [ 20 ] = $splitshtml -> find ( table. list, 1) -> find ( tr,4) -> find ( td,1) -> plaintext ; $db [ 40 ] = $splitshtml -> find ( table. list, 1) -> find ( tr,4) -> find ( td,3) -> plaintext ; $db [ 20 ] = $splitshtml -> find ( table. list, 1) -> find ( tr,4) -> find ( td,1) -> plaintext ; 37

38 Obrázek 13: Vizuální reprezentace struktury tabulky times relační databáze running times, zdroj: autor Obrázek 14: Namapování odkazu na mezičasy pomocí Developers Tools, zdroj: autor Obrázek 15: Namapování struktury mezičasů závodníka pomocí Developers Tools, zdroj: autor 38

39 $db [ 40 ] = $splitshtml -> find ( table. list, 1) -> find ( tr,4) -> find ( td,3) -> plaintext ; $db [ half ] = $splitshtml -> find ( table. list, 1) -> find ( tr,5) -> find ( td,1) -> plaintext ; $db [ finish ] = $splitshtml -> find ( table. list, 1) -> find ( tr,5) -> find ( td,3) -> plaintext ; $db [ place_overall ] = $splitshtml -> find ( table. list, 2) -> find ( tr,1) -> find ( td,1) -> plaintext ; $db [ place_category ] = $splitshtml -> find ( table. list, 2) -> find ( tr,1) -> find ( td,3) -> plaintext ; $db [ place_gender ] = $splitshtml -> find ( table. list, 2) -> find ( tr,2) -> find ( td,1) -> plaintext ; mysql_query ( mysql_insert_array ( $db )); // insert into DB echo $db [ surname ]. " #". $db [ bib ]. " inserted <br />"; Poté je pole $db zpracováno funkcí, připraveno pro vložení mysql insert array() a vloženo do databáze pomocí volání mysql query(). Po uložení všech detailů závodníků vyskytujících se na stránce výsledků, se zvýší proměnná $page o 1 a provede se přesměrování na totožný skript, který bude volán parametrem page metodou GET. Toto přesměrování bude probíhat až do chvíle, kdy dojde k rovnosti obsahu $page a MAXPAGE. Po ukončení běhu skriptu, kdy je MAXPAGE rovno $page, jsou uložena všechna data specifického výběru výsledků (viz proměnná $url). Fáze 5 Zisk dat Pro každý závod je nutné individuálně upravit $url a vnitřní strukturu. Je potřeba také zjistit, hodnotu MAXPAGE pro dané specifické vyhledávání. Je nutno upravit i další konstanty určující pohlaví (GENDER), místo (PLACE) a rok závodu (YEAR). Pro každý závod skript budeme spouštět dvakrát pro každé pohlaví. V případě londýnského maratonu třikrát, protože elitní kategorie žen má svůj start oddělen od zbytku závodu. GENDER bude u ní také W, ale v $url se použije hodnota ELIW pro parametr url adresy event id v proměnné $url). Pro spuštění skriptu stačí zadat jeho adresu na lokálním serveru do adresového řádku ve kterémkoli prohlížeči. Po dokončení vnějšího cyklu (viz obrázek 12) se zobrazí hláška označující úspěšné uložení všech dat daného specifického vyhledávání výsledků závodu (obrázek 16). Znamená to tedy 20 specificky upravených skriptů (3 pro každý sledovaný ročník z Londýna a 2 pro Berlín). Nutno zdůraznit, že je vhodnější tyto skripty spouštět sériově, a nikoli 39

40 paralelně. A to především z důvodu rychlosti a stability připojení k serverům, kde jsou uloženy výsledky, nikoli z důvodu neuspořádanosti vkládaných řádků do tabulky databáze. Obrázek 16: Úspěšné ukončení běhu vnějšího cyklu programu, zdroj: autor Pro vložení výsledků do databázové tabulky times ze všech ročníků pražského maratonu je potřeba změnit pořadí sloupců v původní výsledkové listině ve formátu *.xls na pořadí sloupců odpovídající pořadí v tabulce times. Proto je nutné doplnit některé sloupce (id, year, place), některé vypočítat (start jako rozdíl TempoFinale a RealTime) s patřičným obsahem. Poté provedeme export daného listu z aplikace MS Excel do souboru ve formátu *.csv s následným importem do databázové tabulky times pomocí aplikace Adminer Rozdělení do věkových kategorií Pro následující statistické analýzy budeme potřebovat sjednotit věkové kategorie. Vzhledem k rozlišnosti dělení kategorií u jednotlivých závodů jsme přistoupili k rozdělení závodníků podle následujícího klíče: do 39 let včetně, od 40 do 44 let včetně, od 45 do 49 let včetně, od 50 do 54 let včetně, od 55 do 59 let včetně a 40