羽毛球比赛是在特定空间内,竞技双方通过球拍来回击打羽毛球的方式展开的。合理地运用羽毛球场地空间是实施技战术的基础。比赛空间是羽毛球比赛的载体,具有典型的三维立体特性,在表现形式上具有点、线、面、体的诸多特征,其广延性对运动员击球的攻击范围与攻击威力有直接的限制作用^[1]。由于羽毛球三维空间数据获取较为困难,以往研究多是针对击球位置、落点等二维平面的静态数据进行分析,而对比赛立体空间及应用动态数据的分析研究较少。为更完整全面地反映羽毛球比赛项目的空间特征,在参考现有比赛分析使用指标的基础上,遵循观察指标的有效性、经济性和可观察性原则^[2],利用计算机编程技术,开发了 “羽毛球比赛信息采集系统”,对比分析羽毛球女单比赛胜负方的空间特征,借此促进羽毛球比赛空间问题更加广泛、深入的研究。

1 研究对象与研究方法

1.1 研究对象

以羽毛球女单比赛胜负双方技战术运用的空间特征为研究对象。

1.2 研究方法

1.2.1 录像观察法

选取世界羽联重大赛事进入8强的女子单打比赛,共计50场,118局,4262分,42055拍击球,以比赛双方运动员为观察对象,记录每一拍的击球信息。为排除左手运动员技战术特点的不同,所选比赛均为右手持拍选手之间的比赛。

1.2.2 数理统计法

将羽毛球比赛信息采集系统的数据导入Microsoft Excel软件中进行计算。使用SPSS软件对不同人员统计的数据进行Kappa一致性检验, 对比赛胜负双方的发球、击球、得失分等比赛数据进行Mann-Whitney U检验, 分别以 P<0.05、P<0.01作为显著性和非常显著性差异的标准。

1.2.3 对比分析法

以比赛的局为单位,对局胜负双方比赛空间的特征进行对比分析。

2 比赛信息采集系统

2.1 击球空间划分与记录

比赛中运动员对于空间的感知是通过对自身与物体的相对位置的确定来实现的,用身体部位作为辅助去记录击球点能够做到相对准确,因此选择以球网高度,场地标志线,肩、腰、膝等身体关节为参考标准区分击球空间^[3]137。首先,根据以往研究的划分方法,以前后发球线等地面标志线为参考将球场半场划分为9个区域^[4-6]。其次,根据羽毛球击球点的高度划分为高手位、中高手位 (侧手位)、低手位^[7]。通常在高手位击球被认为是主动击球,中高手位 (侧手位)是半主动击球,低手位是被动击球,为了更好地对应击球高度、击球性质以及方便操作,根据羽毛球比赛的实际情况,将前场网带附近、肩以上的击球记为高手位,球网以下设为低手位;后场头以上为高手位,肩以下为低手位。通过以上划分, 就形成了从低到高的3层空间,每层包括9个细分空间,共27个击球空间,以此记录击球点的空间位置 (图1)。以往研究在记录击球位置的基础上,通过低手位、侧手位、高手位击球来记录击球点高度^[8],但前后两者依然是相互分开的。该空间位置记录法非常符合该运动项目的特点,且记录准确、便于实践操作。由于运动员身高存在差异,加之击球变化、力量大小等原因, 运动员在各空间的击球选择与效果是不同的,因此相对的空间划分尺度不仅能够体现运动员的个性特征,而且能够反映项目的总体规律。

2.2 系统开发与功能介绍

较之于传统研究,本数据采集系统增加了击球点立体空间位置的记录功能,以实现对空间信息的分析。根据羽毛球比赛分析常用技术、得失分性质等指标^[9-11],结合击球空间研究需要,羽毛球比赛信息采集系统数据项分为击球点的空间位置、击球技术、位置、正反手击球、拍序等记录内容。该系统应用可视化和事件驱动技术,集成了表格数据录入、数据显示、文件操作、数据导出等功能,在菜单栏设置运动员姓名后,程序便可自动按照击球顺序在表格中依次交替显示队员姓名,在记录技术、位置、击球点空间位置的同时自动计算与录入击球拍序。当数据记录完成后,数据导出、储存在Microsoft Excel中,并利用其自带的函数自动完成各个指标数据的计算。

2.3 数据记录的可靠性

在击球过程中运动员身体姿态不断变化,其关节高度也是动态变化的,这给准确判断击球位置带来了挑战。M.Blomqvist发现记录羽毛球的比赛时间、球员位置以及击球技术等数据是可靠和有效的^[12],但立体空间位置还没有得到验证。可靠性是指观察测量过程的一致性或稳定性,在标记分析中可靠性通常是通过观察者内、外部一致性来评估的^[13-15]。为验证击球空间位置数据获取的一致性,选取2019年世界羽毛球巡回赛总决赛女单半决赛数据进行统计 (戴资颖分别以21∶15、21∶18战胜奥原希望)。先由2名人员分别对比赛数据进行统计,再进行Kappa一致性检验,结果Kappa系数为0.824。1周后再次对同一场比赛数据进行统计,检验前后2次统计数据的一致性,Kappa系数平均为0.870,说明空间划分方法在记录数据方面可靠。

3 女单比赛胜负双方击球空间特征对比

以击球点的三维立体空间位置为着手点,从静态与动态数据两方面对比胜负双方的空间特征。静态数据包括发接发球空间分布与各空间击球使用率、得失分等,动态数据分析是借用状态转移概率矩阵描述比赛的动态变化过程。

3.1 胜负双方发接发空间对比

为了分析击球得失分的不同情况,研究将最后一拍分为受迫性失误、非受迫性失误、主动失误、直接得分4种。受迫性失误是指强攻击性压力下的失误送分,击球时对手占据主动状态,此时击球出现失误送分;非受迫性失误是指没有强攻击性压力下的无谓失误送分,击球时处于与对手相持状态,但击球出现无谓失误送分;主动失误送分是主动状态下的无谓失误送分,击球时占据主动状态,但进攻击球出现失误送分;直接得分为击球后对手没有还击,直接落在界内得分。

从发球落点的分布来看 (图2),胜负双方的发球落点分布总体特征相似,发球落点在1到6号位分布呈 “U”型。从每个区的发球落点数量来看,胜负双方在发球落点选择上并不存在显著性差异,双方发球到1、5、6号位的数量排在前3位。现在女单发球到前场1、5号位的占比很大,说明原本在男单使用较多的发网球小球技术,女单使用越来越多,反映出女单打法越来越 “男性化”^[16]。现在比赛规则对发球的高度、旋转等进行了限制,导致发球攻击性弱,产生得失分很少,因此对单打比赛结果的直接影响很小。

从接发回击的情况来看,双方接发球回击的空间分布特征相同,只是在击球失误方面差异显著。双方接发击球的非受迫性失误和主动失误经Mann-Whitney U检验分别为 P=0.045、P=0.009,说明在击球空间分布和得分一样的情况下,负方接发球稳定性差,出现了更多的接发球失误,尤其是主动失误双方差异非常显著。在发接发阶段双方并未完全展开攻防,发球到位后进攻机会并不好,可能是在落后情况下负方急于进攻,造成击球稳定性较差,出现失误过多。因此从胜负方接发球来看,接发球的稳定性更加重要,接发球急于抢攻容易出现失误,不利于后续技战术组织和获得比赛胜利。

3.2 胜负双方各空间的击球分布对比

图3显示,胜负双方对每个空间的使用率特点相似,空间使用率曲线总体呈 “W”型,其中在低点、中点空间呈现出前场使用率高而后场使用率低的特征,高点则相反。双方在场地四角与两边位置的1、3、10、12、25、27号等空间击球最多,也反映了现代羽毛球单打比赛运动员控球能力强,比赛中落点尽量靠近边线和端线,在战术策略上多是通过打四方球尽可能调动对手,寻找机会实现常用的守中反攻战术^[17]。在总体击球空间选择上,只有负方在23号空间击球显著多于胜方,经过Mann-Whitney U检验P=0.014。23号空间击球是在场地中间的肩上击球,此空间击球数量的差异可能与现在女单中场平抽挡的增多有关,胜方通过中场平抽加快击球节奏压迫对手, 从而创造进攻机会或者迫使对手失误,这也是现在女单发展 “男性化”的一个表现。

3.3 胜负双方各空间的得失分对比

对胜负空间规律的讨论要建立在 “质”与 “量”协同考虑的基础上,除了各空间的使用率外,更加重要的是击球得分率与失分率,即击球效率。事实证明,双方各空间使用率总体差异很小,胜负的差异主要体现在击球效率上。

从得分情况来看,胜方总体得分率高一些, 尤其在3、12、19、21、25、26号位的击球得分与负方相比具有显著性差异 (图4)。3、12、21号位是右手持拍选手的正手网前位置,这3个空间击球得分的差异反映出胜方正手网前击球往往质量更高,攻击性远高于负方。因此女子单打需要加强网前正手击球的训练,提升正手网前击球质量更利于获胜。有差异性的空间多是高手位击球,往往使用攻击性较强的技术击球,如扑球、杀球等。高手位击球攻击性是最强的,胜方通过积极移动和有效的战术组织为自己争取到高点击球机会^[18],得分机会就会增多。因此,在女单项目普遍加强后场进攻的趋势下,提升后场进攻得分能力和经后场进攻后上网抢高点击球得分能力是女单取胜的关键因素。

从失分情况可以看出,负方在1、3、6、9、 14、24号位失分显著多于胜方 (图4)。低、中手位的1、3、6、9、14空间失分多主要与胜方进攻好、负方防守差有关。一般进攻后球的落点多是对手的这些空间,而在双方使用率相差不多的情况下,负方这几个空间的失分多,反映出负方运动员防守表现不好。而高手位的24号空间失分主要是负方较主动时中场拦截、抽挡失误造成的。3号空间是双方得失分差异都显著的一个空间,更加说明了前场正手位击球的重要性,尤其要注意低点防守性击球质量对比赛的影响。在女单进攻性加强的趋势下,应该重视防守,注意协调好进攻与防守的关系。

综合得失分情况来看,胜方在高点空间击球得分率高于负方,而在低点空间击球失分率又低于负方,综合反映出比赛中获胜一方进攻效率高,并且防守效果好。有研究认为 “女子单打运动员加强进攻能力、进攻有效率是致胜的关键。”^[3]135 胜方高手位击球的高得分与负方低手位的高失分反映的是进攻与防守的效率差异,由于进攻与防守是相对应的,在现在女单进攻能力不断加强的趋势下,相应的加强防守能力以及限制对手进攻是比赛取胜的重要保障。这些具有击球效率差异性的空间是决定女单比赛胜负的重要空间,运动员在训练中要注重提升这些空间的击球质量,加强利用这些空间组织技战术。

3.4 胜负双方比赛空间的动态过程分析

德国学者拉姆斯将隔网球类比赛过程模拟成一个马尔科夫链模型中的状态转移序列,一个技术动作或位置是马尔科夫模型中的一个状态,双方运动员轮流击球的动作或位置构成了一个马尔科夫链模型^[19]。用状态转移概率矩阵说明比赛中击球空间的动态过程,可将比赛描述为:胜方发球→负方接发球→胜方在高点击球 (球落界内) →胜方得分,如此形成不同的状态转移过程。如胜方接发球后,30.47%转移为负方的低点击球状态,30.40%转移为负方的中点击球状态, 32.66%转移为负方的高点击球状态,3.10%转移为接发球得分,3.37%转移为接发球失分 (表1)。

状态转移概率矩阵中,各状态转移到高点概率大于低点概率,总体失分率高于得分率。在羽毛球比赛中击球空间直接限制着击球的攻击性, 高点空间击球攻击性强,击球选择多,而低点空间以防守性击球为主,中点空间以过渡性击球为主。羽毛球运动中飞行弧线越长,球滞空时间越长,给对手的反应时间越充足,球的攻击性越低^[20]。随着击球空间高度增加,转移到对方低点与得分状态的概率也增加,这是由高点击球的攻击性决定的;反之,低点击球主要是应对对手的进攻,转移到对手高点与失分的概率也是最高的。接发到不同高度空间的概率是相对平均的。得失分情况与前人研究结果一致。相关研究认为,在羽毛球比赛中失分比得分多,本方得分的主要来源是对手失误送分,而不是本方的进攻直接得分^[21-22]。但是这种情况与得失分的分类有一定关系。如果将受迫性失误算为对手失误送分,则失误送分比得分要多,但是受迫性失误很大程度是进攻方造成的,归为进攻得分的话,则情况有很大不同。

对比胜负双方击球空间的状态转移情况发现,胜方击球效果多方面优于负方,击球过程反映了比赛结果。首先,胜方低点击球转移到对方低点击球概率显著高于负方,说明胜方在低点防守击球效果更胜一筹,不仅没有失误而且高质量回球造成对手在低点击球,显示出其摆脱击球困境的能力更强,为后续由守转攻奠定了基础。其次,对比双方得失分发现,胜方在中、高空间击球转移到得分的概率与负方在中、高空间击球转移到失分的概率均非常显著高于对方,反映出胜方高点进攻的效率与低点防守的效率明显高于负方,而攻防是相互对应与联系的,这是决定比赛胜负的核心要素。胜方在中点空间击球后转移到得分和负方在此空间的失分概率都明显高于对方,说明胜方在过渡球的处理上做得更好,在增加击球攻击性的同时保证了击球的稳定性,而负方则相反,有8.87%的高失分概率,击球稳定性差,失误过多。由此可见,在保持击球稳定性情况下,胜方总体击球攻击性比负方强,攻击性增加,则比赛节奏自然加快^[23],给对手压迫性更强,这些因素都有利于获取比赛的胜利。

4 结论与展望

4.1 结论

静态数据与动态数据结合的分析方式,能够全面反映比赛双方技战术运用的立体空间特征。利用空间状态转移概率矩阵动态描述比赛双方的空间互动过程,有助于加深对项目规律的认识, 指导运动员的训练和比赛。

胜负双方队员在总体空间使用率上有相似规律,双方差异主要体现在得分率与失分率方面,即击球效率。其中低手位中前场和高手位中后场等空间对比赛胜负影响较大,运动员应该加强在这些空间的击球训练,提升击球效率。

4.2 展望

还需要进一步深入研究羽毛球比赛空间规律,如怎样优化空间划分方法更利于空间规律分析、不同单项的空间划分如何进一步区分等问题。研究中选择的都是右手持拍选手,左手运动员对比赛的影响如何,在比赛中技战术运用空间特征存在哪些不同等也值得进一步探索。

参考文献