关于Run Analytics
基于科学的跑步表现追踪，由跑者为跑者打造
我们的使命
Run Analytics为每位跑者带来专业级表现追踪。我们相信，临界跑步速度（CRS）、训练压力评分（TSS）和表现管理图表等高级指标不应被锁定在昂贵的平台后面或需要复杂的教练软件。
认识开发者
我们的原则
- 科学优先：所有指标基于同行评议研究。我们引用来源并展示公式。
- 隐私设计：100%本地数据处理。无服务器、无账户、无跟踪。您拥有数据。
- 平台无关：与任何Apple Health兼容设备配合使用。无供应商锁定。
- 透明度：开放公式、清晰计算、诚实限制。无黑盒算法。
- 可访问性：高级指标不应需要运动科学学位。我们清楚地解释概念。
科学基础
Run Analytics建立在数十年同行评议运动科学研究的基础上：
临界跑步速度（CRS）
基于大阪大学Wakayoshi等人（1992-1993）的研究。CRS代表理论上不会疲劳的最大可持续跑步速度，对应乳酸阈值。
关键研究：Wakayoshi K等人。"临界速度作为跑步表现指标的确定和有效性。"《欧洲应用生理学杂志》，1992年。
训练压力评分（TSS）
改编自Andrew Coggan博士的自行车TSS方法论用于跑步。通过结合强度（相对于CRS）和持续时间来量化训练负荷。
关键研究：Coggan AR，Allen H。"功率计训练和比赛。"VeloPress，2010年。由Run Analytics使用CRS作为阈值改编用于跑步。
表现管理图表（PMC）
慢性训练负荷（CTL）、急性训练负荷（ATL）和训练压力平衡（TSB）指标。随时间追踪健身、疲劳和状态。
实施：CTL使用42天指数加权移动平均，ATL使用7天。TSB = CTL - ATL。
跑步效率和步幅指标
结合时间和步数的跑步效率指标。被全世界精英跑者和教练用来追踪技术改善。
标准指标：跑步效率 = 时间 + 步数。分数越低表示效率越好。由每步距离（DPS）和步率（SR）补充。
开发与更新
Run Analytics基于用户反馈和最新运动科学研究积极开发并定期更新。应用使用以下技术构建：
- Swift & SwiftUI - 现代iOS原生开发
- HealthKit集成 - 无缝Apple Health同步
- Core Data - 高效本地数据存储
- Swift Charts - 美观、交互式数据可视化
- 无第三方分析 - 您的使用数据保持私密
编辑标准
Run Analytics和本网站上的所有指标和公式都基于同行评议的运动科学研究。我们引用原始来源并提供透明计算。内容由开发者（15年以上跑步经验，计算机科学硕士）审查科学准确性。
最后内容审查：2025年10月
认可与媒体
10,000+下载 - 受到全世界竞技跑者、大师级运动员、铁人三项运动员和教练的信任。
4.8★ App Store评分 - 持续被评为最佳跑步分析应用之一。
100%隐私专注 - 无数据收集、无外部服务器、无用户跟踪。
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