姚 慧，黃綺雯，周 威

（華南師范大學(xué) 體育科學(xué)學(xué)院，廣東 廣州 510006）

羽毛球和乒乓球皆屬于技能主導(dǎo)類中的隔網(wǎng)對(duì)抗性項(xiàng)群，技、戰(zhàn)術(shù)對(duì)于該項(xiàng)群比賽制勝起著決定性作用［1］。 1989 年，趙喜迎［2］在吳煥群［3］等提出 “三段指標(biāo)評(píng)估法” 的基礎(chǔ)上引入TOPSIS 模型對(duì)比賽質(zhì)量進(jìn)行縱向評(píng)估，解決了乒乓球技戰(zhàn)術(shù)比較分析中各場(chǎng)比賽的技戰(zhàn)術(shù)數(shù)據(jù)僅作為孤立的個(gè)體， 缺乏縱貫性分析的缺點(diǎn)。 2015 年，陳簡(jiǎn)妮［4］借鑒乒乓球的 “三項(xiàng)指標(biāo)評(píng)估法”，構(gòu)建了優(yōu)秀女子羽毛球運(yùn)動(dòng)員單打比賽的 “三段評(píng)估法”，并迅速在羽毛球的技戰(zhàn)術(shù)分析中得到了應(yīng)用［5-8］。 通過研究發(fā)現(xiàn)，其在實(shí)際運(yùn)用過程中，各場(chǎng)比賽間缺少縱貫性分析的缺點(diǎn)依舊存在。 因此，本文借鑒乒乓球的比賽質(zhì)量評(píng)估模型，結(jié)合羽毛球比賽的特點(diǎn)，在 “三段評(píng)估法” 的基礎(chǔ)上構(gòu)建一個(gè)適用于羽毛球比賽質(zhì)量評(píng)估的TOPSIS 模型。

東京奧運(yùn)會(huì)將至，自2016 年李雪芮傷別里約后，國羽女單處于新老交替的時(shí)期， 足有兩年多沒有在高級(jí)別賽事中奪冠。 陳雨菲是中國女單新生代的領(lǐng)軍人物，她在2018～2019 年間的表現(xiàn)可謂奪人眼球。 在2018 年中國福州公開賽，她擊敗日本名將奧原希望奪冠， 打破了國羽長(zhǎng)達(dá)兩年多的高級(jí)別賽事冠軍荒。 此后更是越戰(zhàn)越勇，2019 年，她先后奪得了7 站比賽的冠軍，并在最后一站的世界羽聯(lián)總決賽擊敗戴資穎，登頂年終世界第一的寶座，結(jié)束了國羽女單對(duì)世界第一排名56 個(gè)月的等待。 中國臺(tái)北的戴資穎， 被譽(yù)為 “天才少女”。 她在2016～2019 年累積球后周數(shù)達(dá)到146 周， 超越中國名將李雪芮，成為世界羽壇在位最久的球后。 可以說，戴資穎即是東京奧運(yùn)會(huì)奪冠的熱門選手，也是國羽女單的頭號(hào)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。 鑒于此，本文運(yùn)用TOPSIS 模型對(duì)陳雨菲和戴資穎在2018～2019 年間所有比賽的質(zhì)量進(jìn)行縱向比較分析， 探討她們?cè)诓煌A段的競(jìng)技狀態(tài)變化和趨勢(shì)， 為其日后訓(xùn)練及參賽提供科學(xué)的依據(jù)，以更好地備戰(zhàn)東京奧運(yùn)會(huì)。

1 羽毛球比賽質(zhì)量評(píng)估模型

1.1 羽毛球比賽質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系

根據(jù)本研究的需要，查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料［4，9］，在羽毛球 “三段評(píng)估法” 的基礎(chǔ)上，結(jié)合國家體育總局運(yùn)動(dòng)技戰(zhàn)術(shù)研究中心的 “羽毛球技戰(zhàn)術(shù)分析系統(tǒng)” 對(duì)比賽拍數(shù)的劃分要求，把每場(chǎng)比賽的拍數(shù)統(tǒng)計(jì)劃分為4 個(gè)階段， 建立羽毛球技戰(zhàn)術(shù)效果分析的指標(biāo)體系（見表1）。

1.2 指標(biāo)概念界定

發(fā)接發(fā)戰(zhàn)術(shù)指在第1～2 拍的每回合開始階段， 本方為獲取最早時(shí)機(jī)的比賽主動(dòng)態(tài)勢(shì)， 控制一分回合周期的主動(dòng)權(quán)而采取的戰(zhàn)術(shù)手段。

限制階段戰(zhàn)術(shù)指在3～8 拍的限制階段中， 本方為爭(zhēng)取主動(dòng)和得分，在技戰(zhàn)術(shù)中對(duì)對(duì)手進(jìn)行線路、落點(diǎn)等限制而采取的戰(zhàn)術(shù)手段。

相持階段戰(zhàn)術(shù)指在9～16 拍的相持階段中，本方由于在限制階段沒有與對(duì)手分出勝負(fù)， 而進(jìn)入與對(duì)手拉鋸多拍階段而采取的戰(zhàn)術(shù)手段。

多拍回合階段戰(zhàn)術(shù)指在≥17 拍的多拍回合階段， 本方根據(jù)雙方以無氧代謝供能逐漸過渡到有氧代謝供能， 體能與注意力大量損耗的狀況而采取的戰(zhàn)術(shù)手段。

2 研究對(duì)象與方法

2.1 研究對(duì)象

本研究以2018～2019 年羽毛球女單選手陳雨菲與戴資穎在世界羽毛球重要賽事交手的10 場(chǎng)比賽為研究對(duì)象，按時(shí)間先后排序，如表2 所示。

2.2 研究方法

2.2.1 文獻(xiàn)資料法

通過中國知網(wǎng)查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料， 了解羽毛球比賽技戰(zhàn)術(shù)的研究現(xiàn)狀、學(xué)習(xí)運(yùn)用三段評(píng)估法和TOPSIS 法進(jìn)行評(píng)價(jià)研究的原理和方法，為本研究問題的提出、技戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)的確定和方法的應(yīng)用提供理論依據(jù)和參考。

2.2.2 錄像觀察法

通過觀看2018～2019 年陳雨菲與戴資穎比賽的10 場(chǎng)錄像，統(tǒng)計(jì)發(fā)接發(fā)、限制階段、相持階段、多拍回合階段戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)的得分與失分，并計(jì)算得分率，建立矩陣。 然后，根據(jù)TOPSIS模型的方法步驟對(duì)比賽質(zhì)量進(jìn)行計(jì)算和評(píng)估。 采集到各指標(biāo)的得分率數(shù)據(jù)形成 “比賽戰(zhàn)術(shù)運(yùn)用效果表”（見表3 和表4）。

2.2.3 數(shù)理統(tǒng)計(jì)法

運(yùn)用EXCEL2016 統(tǒng)計(jì)軟件，對(duì)從錄像中收集的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析，計(jì)算陳雨菲、戴資穎每場(chǎng)比賽的得、失分以及得分率指標(biāo)，并對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和綜合分析。

2.2.4 TOPSIS 法

TOPSIP 法，即 “優(yōu)劣解距離法”，是根據(jù)有限個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與理想化目標(biāo)的接近程度進(jìn)行排序的方法，其基本思想是：基于歸一化后的原始數(shù)據(jù)矩陣， 找出有限方案中的最優(yōu)方案和最劣方案， 再分別計(jì)算諸評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)方案和最劣方案間的距離、各評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)方案的相對(duì)接近程度（Ci），Ci值越大表示越接近最優(yōu)方案，以此作為評(píng)價(jià)優(yōu)劣的依據(jù)［10－11］。 該方法的步驟如下：

表1 羽毛球比賽質(zhì)量技戰(zhàn)術(shù)評(píng)估指標(biāo)體系

表2 羽毛球比賽錄像資料

表3 陳雨菲比賽戰(zhàn)術(shù)運(yùn)用效果

表4 戴資穎比賽戰(zhàn)術(shù)運(yùn)用效果

1）指標(biāo)同趨勢(shì)化。 TOPSIS 法進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，要求所有指標(biāo)變化方向一致，將高優(yōu)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為低優(yōu)指標(biāo)，或?qū)⒌蛢?yōu)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為高優(yōu)指標(biāo)，通常采用后一種方式［12］。 轉(zhuǎn)化方法常采用倒數(shù)法，即令原始數(shù)據(jù)中的低優(yōu)指標(biāo) Xij（i=1，2…，n；j=1,2…，m），通過x'ij=1/Xij變換而轉(zhuǎn)化成高優(yōu)指標(biāo)。

2） 指標(biāo)歸一化。 為了消除各指標(biāo)之間不同計(jì)量單位的影響，需要對(duì)指標(biāo)實(shí)測(cè)值進(jìn)行歸一化處理，即無量綱化［13］。 設(shè)（Xij）n×m 為同趨勢(shì)化后的指標(biāo)矩陣，（Zij）n×m 為歸一化后的數(shù)據(jù)矩陣，則:

3） 根據(jù)歸一化后的數(shù)據(jù)矩陣確定有限方案中的最優(yōu)值Z+和最劣值Z-，即理想解與負(fù)理想解。

5）計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)值的接近程度Ci。

Ci在 0 與 1 之間取值，Ci愈接近 1， 表示該評(píng)價(jià)對(duì)象越接近最優(yōu)水平；反之，Ci愈接近0，表示該評(píng)價(jià)對(duì)象越接近最劣水平。 即 Ci值越大，評(píng)價(jià)結(jié)果越優(yōu)［14-15］。

3 結(jié)果與分析

對(duì)羽毛球運(yùn)動(dòng)員單一技戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)的分析， 只能反映比賽中球員的一些局部問題。 為了反映比賽的整體質(zhì)量，有必要對(duì)所有的戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。 本研究采用TOPSIS 法對(duì)陳雨菲、戴資穎的技戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)估分析。

3.1 陳、戴比賽質(zhì)量各指標(biāo)的同趨勢(shì)化與歸一化

TOPSIS 法中的評(píng)價(jià)指標(biāo)一般有兩種，分別為高優(yōu)指標(biāo)與低優(yōu)指標(biāo)。 高優(yōu)指標(biāo)為指標(biāo)數(shù)值越高越好，低優(yōu)指標(biāo)則反之。由于本文所選取的指標(biāo)皆為高優(yōu)指標(biāo)， 因此無需對(duì)指標(biāo)進(jìn)行同趨勢(shì)化轉(zhuǎn)換。 另外，由于戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)的量綱不同，容易對(duì)比賽質(zhì)量造成不同的影響，因此，為了消除原始指標(biāo)不同量綱的影響，使指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化，應(yīng)對(duì)戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理。根據(jù)TOPSIS 法步驟2 的公式（1），分別得出陳雨菲、戴資穎比賽戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)的歸一化結(jié)果（見表5 和表6）。

3.2 計(jì)算陳、戴比賽質(zhì)量各指標(biāo)與理想解的相對(duì)接近程度

根據(jù)TOPSIS 法的計(jì)算步驟，若想對(duì)比賽質(zhì)量各指標(biāo)與理想解的相對(duì)接近程度進(jìn)行計(jì)算， 首先要確定比賽質(zhì)量各指標(biāo)的 “理想解” 和 “負(fù)理想解”。 運(yùn)用 TOPSIS 法步驟 3 中的公式（2）求出表5 和表6 中比賽質(zhì)量各項(xiàng)指標(biāo)的最大值和最小值，即 “理想解” 和 “負(fù)理想解”。 公式中的 Z+和 Z-分別代表比賽質(zhì)量在第j 個(gè)指標(biāo)上的最大值和最小值。 據(jù)此，可得出陳雨菲、戴資穎比賽的各項(xiàng)戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)的正理想解與負(fù)理想解。

陳雨菲比賽的各項(xiàng)戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)的正理想解與負(fù)理想解分別為：

Z+=（0.389，0.380，0.402，0.434），

Z-=（0.208，0.245，0.213，0.186）。

戴資穎比賽的各項(xiàng)戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)的正理想解與負(fù)理想解分別為：

Z+=（0.428，0.368，0.406，0.405），

Z-=（0.222，0.260，0.225，0.189）。

接著，運(yùn)用公式（3）依次計(jì)算出陳雨菲、戴資穎比賽質(zhì)量各指標(biāo)與 “理想解” 和 “負(fù)理想解” 的距離，分別用 D+和 D-表示。 最后，運(yùn)用公式（4）相繼得出2 名運(yùn)動(dòng)員比賽質(zhì)量各項(xiàng)指標(biāo)與理想解的相對(duì)接近程度，Ci并對(duì)Ci值進(jìn)行排序（見表7 和表 8）。

3.3 陳雨菲對(duì)陣戴資穎比賽質(zhì)量的綜合評(píng)估

對(duì)陳雨菲和戴資穎之間交手的10 場(chǎng)比賽的質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)估，結(jié)果（見表7）。陳雨菲2019 年中國公開賽比賽質(zhì)量最高，接下來的比賽質(zhì)量排名由高到低依次為2019 年全英公開賽、2018 年印尼公開賽、2019 年世界羽聯(lián)總決賽、2019 年馬來西亞公開賽、2018 年法國公開賽、2018 年亞洲錦標(biāo)賽、2018 年丹麥公開賽、2018 年全英公開賽、2018 年馬來西亞大師賽。

以比賽場(chǎng)次為X 軸，Ci值， 即比賽質(zhì)量系數(shù)為Y 軸得到比賽質(zhì)量評(píng)估走勢(shì)圖，見圖1。從2018 年到2019 年共10 場(chǎng)比賽中，陳雨菲的比賽質(zhì)量系數(shù)共出現(xiàn)3 個(gè)峰值，第一個(gè)峰值出現(xiàn)在 2018 年印尼公開賽， 此時(shí) Ci=0.564； 第二個(gè)峰值，Ci=0.584 出現(xiàn)于2019 年全英公開賽， 隨著技戰(zhàn)術(shù)逐步完善和對(duì)陣戴資穎比賽經(jīng)驗(yàn)的豐富，此次比賽陳雨菲以2:0 的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)首次戰(zhàn)勝戴資穎，獲得首個(gè)全英公開賽的冠軍，這也是其職業(yè)生涯中的最好成績(jī)；第三個(gè)峰值，Ci=0.758，在2019 年中國公開賽出現(xiàn)，這場(chǎng)比賽陳雨菲與戴資穎經(jīng)過三局激烈的角逐，雖然在決勝局以20:22 的比分惜敗，但也展示了其極佳的競(jìng)技狀態(tài)。 在隨后的2019 年世界羽聯(lián)總決賽，陳雨菲再次戰(zhàn)勝戴資穎，經(jīng)此一戰(zhàn)，其世界排名升至第一名，成功躋身世界球后的寶座。

表5 陳雨菲VS 戴資穎比賽戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)歸一化情況

表6 戴資穎VS 陳雨菲比賽戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)歸一化情況

表7 陳雨菲VS 戴資穎比賽質(zhì)量評(píng)估

圖1 陳雨菲VS 戴資穎比賽質(zhì)量評(píng)估走勢(shì)

為了分析陳雨菲比賽質(zhì)量的整體走勢(shì)，對(duì)X 和Y 進(jìn)行相關(guān)和回歸分析，結(jié)果顯示Y 與X 具有線性關(guān)系（r=0.798）。 他們之間的線性回歸方程為Y=0.033 7X+0.323， 方差分析結(jié)果顯示：F=14.05（p<0.05），說明所求線性回歸方程具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義， 由趨勢(shì)線可知陳雨菲對(duì)陣戴資穎的比賽質(zhì)量整體是呈上升趨勢(shì)的。 從2018 年馬來西亞大師賽到2018 年法國公開賽這6 場(chǎng)比賽是一個(gè)技戰(zhàn)術(shù)水平和比賽經(jīng)驗(yàn)的量的積累階段，處于競(jìng)技狀態(tài)的提高階段。 直到2019 年全英公開賽首次戰(zhàn)勝戴資穎，使其競(jìng)技能力得到質(zhì)的突破，過渡到最佳競(jìng)技狀態(tài)階段，并于2019 年世界羽聯(lián)總決賽再次取勝后成為女單的新科球后。 這充分地說明了陳雨菲在準(zhǔn)備與戴資穎的比賽時(shí)取得了良好的效果，也反映了這一階段的訓(xùn)練是較為合理的。

3.4 戴資穎對(duì)陣陳雨菲比賽質(zhì)量的綜合評(píng)估

對(duì)戴資穎和陳雨菲之間交手的10 場(chǎng)比賽的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估， 見表8。 可知2018 年馬來西亞大師賽戴資穎比賽質(zhì)量最高， 接下來的排名由高到低依次為2018 年全英公開賽、2018年丹麥公開賽、2018 年法國公開賽、2019 年馬來西亞公開賽、2018 年亞洲錦標(biāo)賽、2018 年印尼公開賽、2019 年世界羽聯(lián)總決賽、2019 年全英公開賽、2019 年中國公開賽。

以比賽場(chǎng)次為X 軸，Ci值， 即比賽質(zhì)量系數(shù)為Y 軸得到比賽質(zhì)量評(píng)估走勢(shì)圖， 見圖2。 從2018 年馬來西亞大師賽到2018 年印尼公開賽， 戴資穎與陳雨菲的比賽質(zhì)量呈現(xiàn)連續(xù)下降的趨勢(shì)；從2018 年丹麥公開賽至2019 年馬來西亞公開賽，戴資穎的比賽質(zhì)量不太穩(wěn)定，整體呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，并在2019年的全英公開賽上首次敗給陳雨菲。 直至戴資穎參加2019 年中國公開賽時(shí)， 她的世界排名已經(jīng)由第一降至第四， 這是她2016 年12 月以來的最差排名，與此同時(shí)，這場(chǎng)比賽的質(zhì)量系數(shù)下降至最低值，Ci=0.244，盡管在之后2019 年世界羽聯(lián)總決賽時(shí)比賽質(zhì)量有所回升，但依舊以1:2 的戰(zhàn)績(jī)不敵陳雨菲。

圖2 戴資穎VS 陳雨菲比賽質(zhì)量評(píng)估走勢(shì)

為了分析戴資穎比賽質(zhì)量的整體走勢(shì)，對(duì)X 和Y 進(jìn)行相關(guān)和回歸分析，結(jié)果顯示Y 與X 具有線性關(guān)系（r=0.746）。 他們之間的線性回歸方程為Y=-0.031 4X+0.658，方差分析結(jié)果顯示：F=10.02（p<0.05），說明所求線性回歸方程具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。 盡管戴資穎在與陳雨菲交手的10 場(chǎng)比賽中8 勝2 負(fù)，勝率高達(dá)80%， 但由趨勢(shì)線可知戴資穎對(duì)陣陳雨菲的比賽質(zhì)量整體是呈下降趨勢(shì)的， 這反映了戴資穎在準(zhǔn)備與陳雨菲的比賽時(shí)不夠充分。 根據(jù)運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練學(xué)中系統(tǒng)訓(xùn)練的相關(guān)理論［16］可知，運(yùn)動(dòng)員是不可能始終處于最佳競(jìng)技狀態(tài)的，在機(jī)體高度的緊張動(dòng)員之后，必然要進(jìn)入一個(gè)調(diào)整期。 據(jù)此可知，戴資穎在2018 年馬來西亞大師賽中處于最佳競(jìng)技狀態(tài)，Ci=0.740，在接下來的比賽中波動(dòng)下降， 并在2019 年中國公開賽降至最低，Ci=0.244，反映了她的競(jìng)技狀態(tài)逐漸過渡到調(diào)整期，應(yīng)及時(shí)對(duì)其訓(xùn)練負(fù)荷和參賽次數(shù)進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

1）在2016～2018 年的10 場(chǎng)比賽中，陳雨菲對(duì)陣戴資穎的比賽質(zhì)量總體呈上升趨勢(shì)， 由競(jìng)技提高狀態(tài)過渡到最佳競(jìng)技狀態(tài)；戴資穎對(duì)陣陳雨菲的比賽質(zhì)量總體呈下降趨勢(shì)，由最佳競(jìng)技狀態(tài)過渡到競(jìng)技調(diào)整狀態(tài)。

2）羽毛球比賽質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)較多，與僅反映比賽態(tài)勢(shì)信息的傳統(tǒng)評(píng)估指標(biāo)相比， 本文選擇能夠提供完整的比賽雙方的技、戰(zhàn)術(shù)信息的評(píng)估指標(biāo)，其具有較強(qiáng)代表性，能夠客觀反映實(shí)際比賽情況以及全面地反映比賽質(zhì)量。

3）本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于引入了TOPSIS 模型，對(duì)羽毛球運(yùn)動(dòng)員的比賽質(zhì)量進(jìn)行長(zhǎng)期、連續(xù)的縱向評(píng)估，有利于直觀地反映出運(yùn)動(dòng)員競(jìng)技狀態(tài)的起伏和趨勢(shì)， 定量地反映不同評(píng)價(jià)階段的優(yōu)劣， 克服了以往研究中僅進(jìn)行某場(chǎng)比賽技戰(zhàn)術(shù)的橫向?qū)Ρ鹊娜毕荩?在羽毛球比賽技戰(zhàn)術(shù)評(píng)估中具有一定的可靠性和參考價(jià)值。

4.2 建議

1） 陳雨菲應(yīng)繼續(xù)保持一定的訓(xùn)練負(fù)荷以及參賽次數(shù)，以保持最佳的競(jìng)技狀態(tài)備戰(zhàn)東京奧運(yùn)會(huì)。

2）戴資穎需要進(jìn)行積極的恢復(fù)，相應(yīng)地減少訓(xùn)練負(fù)荷，精選比賽，以消除生理和心理的疲勞，促進(jìn)最佳競(jìng)技狀態(tài)的再次形成。

3）TOPSIS 法可以相對(duì)簡(jiǎn)便、準(zhǔn)確地對(duì)羽毛球比賽質(zhì)量進(jìn)行縱向評(píng)價(jià)，從而為主觀經(jīng)驗(yàn)定量地提供數(shù)據(jù)支持，在運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練以及教練員的決策中可合理運(yùn)用該法以提供科學(xué)依據(jù)。