2026 年 8 月 16 日，我在温哥华北岸的 Grouse Grind 上上下下了一整天：十趟，累计爬升 7,844 公尺，历时 13 小时 09 分。 上行靠腿，下行坐缆车。
关于本文：实验数据来自 Jacky 2026 年 8 月 16 日的训练纪录（COROS + Strava）；统计分析、文献查证与全文撰写由 Claude（Anthropic）完成。文中第一人称为跑者 Jacky 的视角。
这原本只是我为九月的 TOR450（巨人之旅 · 冰川之旅，440 公里／35,010 公尺爬升／190 小时关门）准备的一堂大爬升课。但因为随手加了一个设计——单数趟徒手、双数趟用登山杖——它变成了一次样本量虽小、但设计相当干净的自体实验。
结果好看得让我一度想直接下结论。然后我去查了文献，发现自己必须把结论推翻一半。
这篇文章想讲的不只是「杖有没有用」，更是一个业余跑者拿着一支运动手表做实验，会踩到哪些坑。
一、为什么要问这个问题
TOR450 全程 35,010 公尺爬升、35,010 公尺下降，要在 190 小时内完成。杖要不要全程带、什么时候收起来，是个真金白银的决定——它关系到背重、握力消耗、以及技术路段的手部自由度。
我自己的感觉一直是「爬坡是我的弱项」。所以这一天我想同时回答两件事：
- 我的爬坡耐受度到底行不行？
- 杖对我到底有没有量化的帮助？
二、实验设计
项目 | 内容 |
|---|---|
路线 | Grouse Grind（同一条），每趟爬升 778–789 公尺（组间变异小于 1.4%） |
分派 | 交替设计：单数趟徒手、双数趟带杖 |
样本 | n = 10（每组 5） |
下山 | 全部坐缆车（不计入） |
负重 | 全程一致 |
盲性 | 无 |
随机化 | 无（系统性交替） |
交替设计的好处是：它自动平衡了「越到后面越累」这个时间漂移——两组的趟次平均值几乎一样。我后面还会再用回归把趟次当共变数扣掉一次。
一个关键的技术细节：Grouse Grind 上要看「实际用时（elapsed）」，不要看手表的「移动时间（moving time）」。 这条路是陡阶梯加树冠遮蔽，GPS 速度经常掉到自动暂停的门槛以下，移动时间会被系统性低估十几二十分钟。我第 10 趟的实际用时是 1:00:41，和我自己按表的读数一致。
三、原始数据（附十趟 Strava 连结）
趟 | Strava | 起登 | 实际用时 | 爬升 m | 条件 | COROS TL | kcal |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 07:17 | 58:40 | 786 | 徒手 | 76 | 536 | |
2 | 08:44 | 58:15 | 788 | 带杖 | 42 | 437 | |
3 | 09:58 | 57:44 | 789 | 徒手 | 94 | 521 | |
4 | 11:16 | 62:01 | 788 | 带杖 | 29 | 394 | |
5 | 12:40 | 60:10 | 786 | 徒手 | 90 | 524 | |
6 | 13:57 | 62:18 | 784 | 带杖 | 40 | 489 | |
7 | 15:23 | 61:31 | 784 | 徒手 | 80 | 520 | |
8 | 16:43 | 64:43 | 781 | 带杖 | 25 | 484 | |
9 | 18:04 | 61:55 | 780 | 徒手 | 77 | 513 | |
10 | 19:26 | 60:41 | 778 | 带杖 | 33 | 468 | |
合计 | — | — | 10:07:58 | 7,844 | — | 586 | 4,886 |
全天在路上 13:09:43，其中实际爬升 10:07:58（77%），缆车与转换 3:01:45（23%），平均每趟转换约 20 分钟。
四、一张图
五、统计结果
先说 COROS 的 Training Load 是什么。它用的是 TRIMP，纯心率驱动，公式是：
TL = A × B × C
A = 時長（分鐘）
B = （運動心率 − 靜息心率） ÷ （最大心率 − 靜息心率）
C = 0.2445 × e^(3.411 × B)C 是指数项，所以强度稍微高一点，分数就爆炸式放大。它完全不计入爬升、下降、海拔、气温和机械负荷。
我用这个公式反解每趟的平均心率（静息 55、最大心率取 180）。结果：
指标 | 徒手 (M±SD) | 带杖 (M±SD) | 差异 | Hedges g | Welch t | 精确排列检定 |
|---|---|---|---|---|---|---|
COROS TL | 83.4 ± 8.1 | 33.8 ± 7.2 | −59.5% | −5.84 | .00001 | .0079 |
推估心率 bpm | 135.0 ± 2.9 | 112.5 ± 5.5 | −22.4 | −4.59 | .00020 | .0079 |
kcal ／趟 | 522.8 ± 8.4 | 454.4 ± 39.4 | −13.1% | −2.17 | .016 | .0079 |
kcal ／100 m 爬升 | 66.6 ± 1.0 | 58.0 ± 5.2 | −12.9% | −2.06 | .020 | .0079 |
实际用时 | 3600 ± 108 s | 3696 ± 142 s | +2.7% | +0.68 | .267 | .246 |
垂直速率 | 785.6 m/h | 764.5 m/h | −2.7% | −0.65 | .286 | .270 |
关于那个 p = .0079
n = 5 对 5，一共只有 C(10,5) = 252 种可能的分组方式。双尾能达到的最小 p 值就是 2 ÷ 252 = 0.00794。
前四个指标全部打在这个下限上。意思是：在这个样本数下，不可能得到比这更强的分离。
扣掉疲劳漂移之后
用 OLS 把「趟次」当共变数放进去（控制越爬越累的效应）：
指标 | 杖的系数 β | SE | t | p |
|---|---|---|---|---|
COROS TL | −48.75 | 4.93 | −9.89 | .00002 |
推估心率 | −21.80 | 2.71 | −8.03 | .00009 |
实际用时 | +68.83 | 64.20 | +1.07 | .319 |
趟次系数是 +26.8 秒／趟——全天累计约 4.5 分钟的疲劳衰减，很小。杖的效应完全保留。
心率推导的敏感度
假设最大心率 | 徒手 | 带杖 | 差 |
|---|---|---|---|
175 | 131.8 | 110.2 | −21.5 |
180 | 135.0 | 112.5 | −22.4 |
185 | 138.2 | 114.8 | −23.3 |
190 | 141.4 | 117.1 | −24.2 |
差值对最大心率的假设不敏感。看起来无懈可击。
六、然后我把自己推翻了一半
写到这里我本来准备下结论：「杖让我的心率低 22 下，全程用杖。」
但有两件事拦住了我。
第一：这不是四个发现，是一个发现的四种说法
COROS 的 Training Load 由心率算出。COROS 的卡路里也由心率算出。
四个显著指标，全部来自同一条感测讯号。
而这份资料里唯一不依赖心率的测量是「时间」——时间显示没有显著差异（p = .25 ~ .29）。
第二：文献说这个效应不该存在
Giovanelli 等人（2019, European Journal of Applied Physiology）在跑步机上以固定速度测试了六种坡度的杖行走：
- 心率：所有坡度皆无显著差异
- 能量成本：仅在 25.4°、29.8°、35.5° 有 2–3% 的微小节省，且作者形容为「small」
- RPE（主观费力度）：降低 14–18%（p ＜ .01），这是最显著的效应
- 优势大约在 15° 以上才出现，25° 以上才稳定
我测到 −22 bpm，文献说应该是 0。在速度只差 2.7% 而且不显著的情况下，心率不可能真的差 22 下。
最可能的解释：光学心率的握持伪差
腕式光学心率在握持动作下会失准。握杖让前臂屈肌持续收缩，改变手表下方的组织压力和光学耦合，讯号丢失后容易锁定在偏低的数值。
所以这份资料的正确结论是：
它证明的是「带杖时这支手表记录到的心率低了 22 下」，不是「带杖时我的心率低了 22 下」。这两件事不一样。
待验证： 下一次大课全程戴心跳带重测。心跳带不受握持影响。若心跳带仍显示 15 bpm 以上的差距，那才算数。
顺带一提，这件事本身就很重要：如果比赛时我全程握杖，而手表在握杖时系统性低估心率 20 下，那我在 190 小时里看到的心率全部是错的。
七、那到底该不该用杖？该。但理由要换
心率那条倒了，但支持用杖的证据其实更硬——而且是更重要的那种。
Howatson 等人（2011, Medicine & Science in Sports & Exercise）
37 名受试者分两组登降 Snowdon，控制饮食、背包重量和休息时间：
指标 | 结果 |
|---|---|
肌酸激酶 CK（肌肉损伤标记） | 徒手组 24 小时大幅升高；带杖组接近运动前基线 |
主观酸痛 | 两组都在 24 小时达峰，带杖组在 24h 和 48h 都显著较低 |
肌力流失 | 带杖组流失较少，恢复较快 |
研究者的原话是：用杖把一日山行的肌肉损伤「减少到几乎消失的程度」。
这才是杖对长距离越野真正的价值。 一场八天、35,000 公尺下降的比赛，累积肌肉损伤是第 4 到第 7 天最大的敌人。一个能把单日肌肉损伤压到接近零的介入，在八天里是复利。
加上 Giovanelli 的 RPE −14~18%——在超长距离赛事里，主观费力度就是能不能继续走下去的直接决定因素。
结论表
主张 | 证据强度 |
|---|---|
长距离越野全程用杖 | ✅ 强 |
杖大幅降低肌肉损伤与酸痛 | ✅ 强（Howatson 2011，n = 37 对照试验） |
杖降低主观费力度 14–18% | ✅ 强（Giovanelli 2019） |
杖在 25° 以上陡坡略降能量成本 2–3% | ✅ 中 |
杖降低心率 22 bpm | ❌ 未证实，疑似感测器伪差 |
杖让人变慢 | ❌ 未证实（p = .25） |
八、顺便回答了另一个问题：爬坡是不是我的弱项
不是。
第 1 趟 | 58:40 |
第 3 趟 | 57:44（全天最快） |
第 10 趟 | 60:41 |
全天衰减 | 约 7% |
持续垂直速率 | 约 780 m/h，维持 10 小时 |
7,844 公尺之后只衰减 7%。而且拆开看，手表判定的「移动时间」十趟几乎不动（41–44 分），变多的只是站着喘的时间（16 分 → 19 分）。
也就是说：行走速度没有退，只是需要更多次换气。 引擎没衰退。
对 TOR450 来说，全程 35,010 公尺爬升平均下来只需要 400–500 m/h。爬坡这一栏可以从担忧清单上划掉了。
九、你也可以做这个实验
如果你也想测自己身上的某个变数（杖、背包重量、鞋、补给策略），这个模板可以直接抄：
- 找一条可重复的短路线（Grouse Grind、BCMC、任何有缆车或接驳的坡）。
- 交替分派，不要前半段一种后半段一种——交替能自动平衡疲劳漂移。
- 至少 10 趟。 排列检定的下限完全由样本量决定：少于 8 趟，就算两组完全不重叠也做不出 p ＜ .05。
- 记录不依赖感测器的指标：实际用时、RPE（1–10）、主观肌肉负荷（1–10）。这些骗不了人。
- 想清楚你的「显著」有几个独立来源。 如果三个指标都是同一个感测器算出来的，那你只有一个发现，不是三个。
- 测完去查文献。 如果你的效果量比已发表研究大一个数量级，先怀疑自己的仪器，不要先怀疑文献。
趟数 | 分组 | 双尾最小可达 p |
|---|---|---|
5 | 3 vs 2 | 0.20 ❌ |
6 | 3 vs 3 | 0.10 ❌ |
8 | 4 vs 4 | 0.029 |
10 | 5 vs 5 | 0.0079 ✅ |
有些问题这个设计答不了
我一开始想把同样的交替设计搬到下坡训练上。想了想不行，理由有三个：
- 下坡的心率太低（我实测一趟 BCMC 下降只有 TL = 6，反解心率约 90），TRIMP 的指数项在这个区间被压到接近零，讯噪比烂到测不出东西；
- 下坡用杖的核心效益是「减少累积肌肉损伤」，而肌肉损伤是整天的累积结果，不是逐趟的独立事件。 你的股四头没办法「第 3 趟受损、第 4 趟不受损」，24 小时后你只会得到一个酸痛读数，没办法归因到哪几趟；
- 要真正比较只能做两次独立的下坡日，但重复作业效应会让第二次自动获得 4–6 周的保护，这个混杂无解。
交替设计能测「当下的状态」，测不到「累积的伤害」。 想清楚你的结果变数属于哪一种，比想清楚统计方法更重要。
十、局限
老实说清楚：
- n = 10，单一受试者，单一天，单一地形。 结论不能外推到别人身上，甚至不能外推到别的坡度——Giovanelli 明确指出杖的优势要 25° 以上才稳定，而 Grouse Grind 的阶梯并不是理想的测试场。
- 无盲性、无随机化。 我知道每一趟是哪个条件。
- 主要结果变数（心率、卡路里）来自消费级腕式光学感测器，且是推导值而非直接量测。
- COROS 的 TRIMP 参数（我的最大心率）是估计值。 虽然敏感度分析显示差值稳健，但绝对值未必准。
最后
统计上，两组完全不重叠、效果量 g = −5.8，是我见过最干净的分离之一。
但四个显著指标全部来自同一条心率讯号，而外部文献说那条讯号在这个情境下应该没有差异。
所以：用杖的建议成立，但成立的理由是肌肉损伤和主观费力度，不是心率。心率那一条，要用心跳带重测才算数。
数据很诱人，尤其是当它刚好证明你想相信的事情的时候。这一天我学到的最有用的东西，可能不是关于杖的，而是关于怎么跟自己的数据保持距离。
九月 11 号 Courmayeur 见。
参考文献
- Giovanelli, N., et al. (2019). Do poles save energy during steep uphill walking? European Journal of Applied Physiology. PDF
- Howatson, G., et al. (2011). Trekking Poles Reduce Exercise-Induced Muscle Injury during Mountain Walking. Medicine and Science in Sports and Exercise, 43(1), 140-145. 连结
- COROS EvoLab Training Load 演算法拆解：DC Rainmaker