力量训练如何做周期化：选择一个可以验证的模型

周期化训练会在一段时间内安排重量、训练量、动作选择与恢复的变化。模型的作用是让每周决策更清楚。如果无法判断训练阶段是否有效，再复杂的日历也没有帮助。

根据训练问题选择模型

线性周期会逐渐提高强度并减少次数，适合结束时间明确、需要进行阶段测试的计划。

每日或每周波动周期会更频繁地交替训练量与强度，适合同一动作每周练习多次，或需要持续接触不同次数范围的训练者。

区块式安排会让每个阶段有更窄的重点，比如先提高训练量，再发展力量，最后进入峰值。比赛时间和疲劳管理较重要时，这种方式更容易安排。

研究普遍认为周期化有助于最大力量，但不同模型之间的直接比较仍会受到训练经历与总训练量影响。这篇等训练量的系统综述可以作为参考。

主要结果可以是比赛动作、标准次数组推算的 1RM，或固定重量下的动作速度。RPE、完成训练量和疼痛或状态记录可以作为辅助信息。

训练阶段开始前用 MaxRep 1RM 计算器建立基线，结束后重复同一种测试。保持动作标准和次数范围一致，比频繁测试更重要。

正常的日间波动仍在预期范围内时，继续执行计划。动作标准变化、目标 RPE 明显超出，或出现异常疼痛时，减少或停止对应训练。连续多次可比较的训练都出现同一负面趋势，再重新评估整个阶段。

测量速度时，只比较相同动作与重量。平均向心速度连续下降可以辅助判断疲劳，同一重量逐渐变快则可能说明训练适应。

Power VBT 会把视频、每次速度、杠铃轨迹和力速曲线放进同一份训练记录。可下载 iPhone 版或 Android 版。