2025 冬亚会激战，从营养学角度，如何重塑冰雪运动员膳食结构？

在2025年冬季亚运会的冰雪赛场上，运动员们风驰电掣，每一次冲刺、跳跃都展现出卓越的爆发力与敏捷性，吸引着观众的目光。然而，在这高光表现的背后，他们的饮食却潜藏着不容忽视的健康隐患。依据《黑龙江省速滑运动员膳食营养调查报告》等多项专业研究的综合分析，约 70% 的冰雪运动员存在膳食结构失衡的现象，这在运动营养学领域，被视为可能引发运动性疲劳、运动损伤风险增加等问题的重要因素，对运动员的竞技状态和身体机能产生潜在的负面影响。

冰雪运动属于高强度的体能消耗项目，从生物化学角度来讲，其对碳水化合物、蛋白质、脂肪等宏量营养素以及各类维生素、矿物质等微量营养素的需求极为严苛。但现实中，诸多运动员由于宏量营养素摄入比例失调，导致糖原储备不足、肌肉蛋白合成受阻，进而出现体能恢复迟缓、疲劳感持续累积的状况，受伤风险也随之显著提升。例如，花样滑冰选手在完成高强度训练后，身体处于负氮平衡状态，急需优质蛋白质来促进肌肉蛋白的合成与修复，补充能量。一旦饮食中蛋白质供应不足，就会影响肌肉的超量恢复，导致后续训练和比赛表现受到影响。根据《运动员膳食营养调查》，在调查的运动员群体中，近60%的人在高强度训练后，因营养不均衡导致体能恢复缓慢，这在运动训练学中，会干扰训练计划的有效执行，阻碍运动员竞技水平的提升。

面对这一严峻的现状，难道只能坐视不管吗？当然不是！上海TGC共荣的SAT - 3D膳食诊断和饮食行为训练系统，为解决这一难题提供了创新的解决方案。

SAT - 3D，并非传统意义上的三维技术，它是 Diet（膳食）、Diagnose（诊断）、Data management（数据管理）的缩写，融合了先进的膳食诊断技术与营养大数据分析管理能力。该系统基于情景模拟理论，通过模拟真实用餐场景，运用等比大小的 S/V 标准份食物模型，引导运动员进行膳食搭配训练。计算机借助物联网技术，以 0.2 秒的极速获取食物模型中预存的详细营养素数据，运用营养评估算法，快速分析食物搭配的合理性与膳食结构中存在的问题。运动员可依据系统反馈，实时调整膳食搭配，直至达到理想的营养均衡状态。系统搭载的 AI 智慧营养大模型，运用机器学习算法，根据运动员的身体成分、运动项目特点、训练强度等多维度数据，给出个性化的营养改善建议，并生成专业的膳食诊断报告。

这一训练过程，经过超15万次的膳食评估和 6 万条运动员数据验证，众多科学研究与发表论文都充分证实了它在改善运动员膳食结构方面的显著效果。研究表明，经过一段时间使用该系统训练，约 80% 参与实验的运动员膳食结构得到明显改善，在运动营养学中体现为营养素摄入更加均衡，身体机能指标得到优化。这些数据不仅为运动员个体的营养干预提供了精准依据，还能为冰雪运动营养领域的科学研究提供丰富的数据支持，推动该领域的持续发展。

参考文献：

《黑龙江省速滑运动员膳食营养调查报告》

《运动员膳食营养调查》