伊犁马速步赛血气指标、分段速度和步态特征变化规律研究
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摘要
本文以昭苏马场伊犁马为研究对象，主要研究了伊犁马1000m速步赛中马匹运动前后血气指标、运动中分段速度、步态特征、肢体角度等指标的变化规律，并比较分析了其差异性及各指标和速度之间的相关性。同时对分段速度和全程速度进行线性回归拟合，对马匹单步周期的各肢体角度变化和运动进程进行了非线性拟合，并将拟合出的数学模型参数和速度之间进行偏相关分析。结果如下：
通过对伊犁马在1000m速步训练赛运动前后静脉血血气指标的分析比较，运动前后静脉血中PvCO_2、PvO_2、HCO_3~-、TCO_2、SvO_2和Glu变化不明显（P>0.05）。血液pH值、BE和Ca~(2+)在赛后即刻均显著降低（P<0.05），但经15min休息后都基本回升到静止水平。K~+、Hct和Hb在赛后即刻均显著增加（P<0.05），但经15min休息后都基本回降到静止水平。血液pH值与BE和HCO_3~-呈极显著的正相关（P<0.01），与TCO_2浓度呈显著的正相关（P<0.05），Hct、Hb与pH、PvCO_2和HCO_3~-呈极显著的负相关（P<0.01），与K~+呈极显著的正相关（P<0.01）。以上结果表明：伊犁马在1000m速步训练赛过程中，马匹机体内有缩水、血液浓缩现象。静脉血中BE、TCO_2、HCO_3~-、Hct、Hb对酸碱平衡均有一定的调节作用，Na~+、K~+和Ca~(2+)对机体的运动具有一定的调节作用。
通过对1000m速步赛各分段速度特征的分析，各分段速度存在着一定的差异，适当调节最快分段速度出现在后半程可以有效地提高整个赛程的速度；简单相关分析表明1000m速步赛时，中途直道保持较高的速度，是赢得比赛的根本保证。在马匹专项成绩十分接近的情况下，提高最后的冲刺能力，往往能在比赛中取胜，说明次极限加速能力对于1000m速步赛来讲相当重要。训练过程中，根据分段速度特征和回归模型，训练师和骑手合理地安排各50m分段跑的速度可以有效地提升马匹的成绩。步频和步幅两个动态参数相互依存，其中一个参数的改变就会导致另一个参数的改变，速度也就会相应发生改变，因此，只有两者达到最佳组合时赛马才能发挥出最大的速度。在1000m速步训练赛过程中，直道和弯道中步频和步幅均与各速度参数之间呈显著相关或极显著相关（P<0.05，P<0.01），在直道上要求在保持步频的同时步幅适当加大；而在弯道中步幅对速度的影响较步频小，在此阶段中增大步频对提高速度更为有利。在弯道中，后蹄高为影响速度的主要因素之一，需要在训练过程中提高后蹄高度，而在直道过程中前蹄高对速度的影响更大（P<0.05）。体高及体长与全程速度之间呈极显著正相关（P<0.01）。胸围率和体躯指数与全程速度之间呈负相关关系，且体躯指数与速度参数之间负相关性显著（P<0.05）。伊犁马训练赛中第一次测试速度显著性低于第二次结果（P<0.05），极显著低于第三次测试结果（P<0.01）。随着训练时间的推移，大多分段速度相关性系数都明显增加且呈显著或极显著的分段增多，说明通过体能及技术训练能够使与速度相关系数最大的分段前移，马匹能够在较长时间中保持高速运动，从而有效地提高全程的速度。
通过对伊犁马速步赛肢体角度变化研究中发现肘角、前飞节角、前球节角、髋关节角、膝角、后飞节角、后球节角这７个角的伸展度大，绝对值离散性大，其余角度的稳定性较好。前球节角伸展度、膝角最大伸展和膝角伸展度与速度之间存在着相关关系，其中前球节角伸展度与速度呈显著性正相关（P<0.05），膝角最大伸展和膝角伸展度与速度存在极显著正相关（P<0.01）。训练中有效地提高前球节角和膝角的伸展度可以有效的提升马匹的速度。膝角和后飞节角变化反映了马匹速步赛中发力及缓冲的能力，适度调节可以有效的保证马匹的有效力量和马匹的健康。建立肘角、前飞节角、前球节角、髋关节角、膝角、后飞节角、后球节角7个角度数学模型并对函数的参数与速度进行偏相关分析，得到结果：（1）肘角拟合方程f(x)=a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)+a2*exp(-((x-b2)/c2)^2)，参数范围：a1（85.58~166.4）、b1(-0.111~0.894)、c1(0.1226~0.637)、a2(85.26~191.5)、b2(-0.01256~1.228)、c2(0.1259~0.9603)，其中参数b2与速度之间存在极显著负相关（P<0.01）；（2）前飞节角拟合方程f(x)=a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)+a2*exp(-((x-b2)/c2)^2)，参数范围： a1（163.6~225.7）、b1(-0.07799~0.5377)、 c1(0.1108~0.3692)、 a2(134~195.7)、 b2(-0.02651~0.554)、c2(0.08363~0.3347)，其中参数a1与速度之间存在显著正相关（P<0.05）；（3）前球节角拟合方程f（x）=a0+a1*cos(x*w)+b1*sin(x*w)，参数的范围：a0（171.5~215）、a1(-9.664~50.35)、b1(-65.43~-16.74)、w(7.585~12.1)，其中参数a0与速度之间存在显著正相关（P<0.05），b1与速度之间存在显著负相关（P<0.05）；（4）髋关节角拟合方程f （x）=a0+a1*cos(x*w)+b1*sin(x*w)，参数范围：a0（56.27~82.97）、a1(-8.13~16.3)、b1(-17.66~4.778)、w(10.51~21.56)，其中参数a1、b1与速度之间存在显著正相关（P<0.05），a0与速度之间存在显著负相关（P<0.05）；（5）膝角拟合方程f(x)=a0+a1*cos(x*w)+b1*sin(x*w)+a2*cos(2*x*w)+b2*sin(2*x*w)，参数范围： a0（-112.2~-86.04）、a1(-16.11~25.32)、b1(-24.24~10.84)、a2(-6.337~12.27)、b2(-11.83~9.804)、w(9.599~15.29)，其中参数a0与速度之间存在极显著正相关（P<0.01），b1、w与速度之间存在显著正相关（P<0.05），a1与速度之间存在显著负相关（P<0.05）；（6）后飞节角拟合方程f(x)=a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)+a2*exp(-((x-b2)/c2)^2)+a3*exp(-((x-b3)/c3)^2)，参数范围：a1（50.32~160）、b1(0.3034~0.9274)、c1(0.07915~0.573)、a2(69.52~145.8)、b2(-0.1911~0.2057)、c2(0.1024~0.5043)、a3(38.24~360.4)、b3(-0.201~1.035)、c3(0.07889~0.3748)，其中参数b1、c2与速度之间存在显著负相关（P<0.05）；（7）后球节角拟合方程f(x)=a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)+a2*exp(-((x-b2)/c2)^2)，参数范围： a1（153.7~298.3）、b1(-0.2573~0.5958)、 c1(0.09009~0.5694)、 a2(143.1~271.9)、 b2(-0.2939~0.5441)、c2(0.09069~0.7245)，所有参数与速度之间均无相关性。从数学模型的拟合度和参数与速度的偏相关分析的结果发现高斯方程拟合度较高，傅立叶函数更接近运动的实际情况。
This article mainly studied the variation law of blood gas indexes, segmentation speed，gaitcharacteristics, body angles of Ili horse which is from Zhaosu Stud in1000m trot training race.Then differences of these indexes, correlation between these indexes and speed were analyzed.Linear fitting between segmentation speed and full speed and nonlinear regression between bodyangle and movement processes were carried out. Correlation between Mathematical modelparameters and speed was analyzed by partial correlation analysis. The result is as follow:
1. By comparing with blood gas indexes of lli horses in the1000m trot training game beforeand after exercise, the content of PvCO_2, PvO_2, HCO_3~-, TCO_2, SvO2and Glu in the venous blooddid not change significantly (P>0.05). Blood pH, BE and Ca~(2+)were significantly lowerimmediately after the game (P<0.05), but after15min rest basic rebounded to motionless level. K~+,Hct and Hb immediately after the game were significantly increased (P<0.05), but after15minrest basic back down to motionless levels. Blood pH value was highly significant positivecorrelation with BE and HCO-3(P<0.01), and significantly positive correlation with the TCO_2concentration (P<0.05), Hct, Hb were highly significant negative correlation with pH,PvCO_2,HCO3（-P<0.01），Hct, Hb were highly significant positive correlation with K~+（P<0.01）.The results suggest that: There are shrink and blood concentration phenomenon of the Ili horsesbody in1000m trotting. BE, HCO-3, TCO_2, Hct and Hb on acid-base balance all have certainadjustment. Na~+, K~+and Ca~(2+)on the body movement have certain adjustment.
2. The race characteristic of each section speed was analyzed in1000m trot training game,there was a certain difference between each section speed, and it can effectively improve the speedof the entire race that properly adjusting the fastest section speed in the second half. The simplecorrelation analysis showed that it is the fundamental guarantee to win1000m trot training gamethat maintains a higher speed at midway straight. If the specific performances of horses are veryclose, it often can win the competition by improving the final sprint ability. This explains that thesecond limit accelerate ability is very important for1000m trotting race. In the training process,according to the segmentation speed characteristics and the regression model, the trainer and ridercan effectively improve the achievements of horse by arranging every50m section speedreasonably. Two dynamic parameters between stride frequency and length are interdependent, andone parameter changes will cause the changes of another parameter. Horse will get the bestachievement while the two parameters achieve to the optimum combination. In the1000m trottraining game, the stride frequency and length are related or significant related to the speedparameters (P <0.05or P <0.01) in the straights and corners. It needs to appropriately increase thestride length while maintaining stride frequency in the straight line. However, the stride frequencyis more important than stride length in the corners, and it can improve the speed by increase stridefrequency at this stage. In the corner, the height of the back foot should be increased in the trainingprocess which is the main factors affecting the speed, but, the height of the front foot is veryimportant to increase speed (P <0.05) in the straight line. Body height and height at withers ishighly significantly positive correlation with the average speed (P<0.01). The rate of heart girthand soma index (heart girth/height at withers) are negative correlation with the average speed, andthe soma index (heart girth/height at withers) is significant negative correlation with the speed(P<0.05). The first test speed is significantly lower than the second test (P<0.05), and verysignificantly lower than the third test results (P<0.01) in the Ili horse training game. Over trainingtime, most of correlation coefficients between segmentation speed and full speed increase, and thesegmentations which is related or significant related become more. This result indicates that thesegmentation which has maximum correlation coefficient appearance more early, then horses canbe in longer period of time to maintain the high-speed movement, thereby effectively improving the speed of the whole schedule.
3. Though studying the body angle of Ili horse in the trot training, found that there is a bigstretch among the shoulder angle, the front fellock angle, the front fetlock angle, hip joint angle,stifle angle, the back fellock angle and the back fetlock angle. Discrete degree of the absolutevalue is also big. However, the stability of the rest of the angle is better. The stretch of the frontfetlock angle and stifle angle, the maximum extension of stifle angle are correlation with the speed.Meanwhile, there is a significant positive correlation between the stretch of the front fetlock angleand the speed, and there is a very significant positive correlation between the stretch of the frontstifle angle, the maximum extension of stifle angle and the speed, By improving the degree ofstretching of the front fetlock angle and stifle angle can effectively improve the speed of lli horses.The changes of stifle angle and the back fellock angle reflect the horses force and buffer capacityin the trotting. It can effectively ensure the effective power of horses and horse health by moderateadjustment.7angle mathematical models can be built though change of the shoulder angle, thefront fellock angle, the front fetlock angle, hip joint angle, stifle angle, the back fellock angle andthe back fetlock angle with the passage of time, then partial correlation analysis is carried out onthe function parameters and speed. The result:(1)The fitting equation of the shoulder angle:f(x)=a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)+a2*exp(-((x-b2)/c2)^2)，the range of parameters: a1(85.58~166.4),b1(-0.111~0.894),c1(0.1226~0.637)，a2(85.26~191.5)，b2(-0.01256~1.228)，c2(0.1259~0.9603),where the parameter b2highly significant negative correlation with speed (P<0.01);(2)The fittingequation of the front fellock angle: f(x)=a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)+a2*exp(-((x-b2)/c2)^2)，therange of parameters:a1(163.6~225.7),b1(-0.07799~0.5377),c1(0.1108~0.3692),a2(134~195.7),b2(-0.02651~0.554), c2(0.08363~0.3347),where there was a significant positive correlationbetween the parameter a1and speed (P<0.05);(3)The fitting equation of the front fetlock angle:f(x)=a0+a1*cos(x*w)+b1*sin(x*w)，the range of parameters: a0(171.5~215),a1(-9.664~50.35)，b1(-65.43~-16.74), w(7.585~12.1),in which parameter a0and speed, there were significantpositive correlation (P<0.05), there was a significant negative correlation between the b1andspeed (P<0.05);(4) The fitting equation of hip joint angle: f(x)=a0+a1*cos(x*w)+b1*sin(x*w)，the range of parameters: a0(56.27~82.97), a1(-8.13~16.3), b1(-17.66~4.778),w(10.51~21.56),inwhich parameters a1,b1and speed, there were significant positive correlation, between a0andspeed(P<0.05), there was a significant negative correlation(P<0.05);(5) The fitting equation ofstifle angle: f(x)=a0+a1*cos(x*w)+b1*sin(x*w)+a2*cos (2*x*w)+b2*sin (2*x*w)，the range ofparameters: a0(-112.2~-86.04),a1(-16.11~25.32),b1(-24.24~10.84),a2(-6.337~12.27),b2(-11.83~9.804),w(9.599~15.29), where the parameter a0highly significant positive correlation with speed(P<0.01), between b1, w and speed there were significant positive correlation (P<0.05), there wasa significant negative correlation between the a1and speed (P<0.05);(6) The fitting equation ofthe back fellock angle:f(x)=a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)+a2*exp(-((x-b2)/c2)^2)+a3*exp(-((x-b3)/c3)^2), the range of parameters: a1(50.32~160),b1(0.3034~0.9274),c1(0.07915~0.573),a2(69.52~145.8), b2(-0.1911~0.2057), c2(0.1024~0.5043),a3(38.24~360.4),b3(-0.201~1.035),c3(0.07889~0.3748), which exists between the parameters b1, c2, and speed significantly negativelycorrelated (P<0.05);(7) The fitting equation of the back fetlock angle f(x)=a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)+a2*exp(-((x-b2)/c2)^2)+a3*exp(-((x-b3)/c3)^2)，the range of parameters: a1(50.32~160),b1(0.3034~0.9274),c1(0.07915~0.573),a2(69.52~145.8),b2(-0.1911~0.2057),c2(0.1024~0.5043),a3(38.24~360.4), b3(-0.201~1.035),c3(0.07889~0.3748), there is no correlation between allparameters and speed. From the fit of the mathematical model and the correlation betweenparameters and speed found that Gaussian fitting reached a high degree, and Fourier fitting iscloser to the actual situation of the trotting race.
通过对伊犁马在1000m速步训练赛运动前后静脉血血气指标的分析比较，运动前后静脉血中PvCO_2、PvO_2、HCO_3~-、TCO_2、SvO_2和Glu变化不明显（P>0.05）。血液pH值、BE和Ca~(2+)在赛后即刻均显著降低（P<0.05），但经15min休息后都基本回升到静止水平。K~+、Hct和Hb在赛后即刻均显著增加（P<0.05），但经15min休息后都基本回降到静止水平。血液pH值与BE和HCO_3~-呈极显著的正相关（P<0.01），与TCO_2浓度呈显著的正相关（P<0.05），Hct、Hb与pH、PvCO_2和HCO_3~-呈极显著的负相关（P<0.01），与K~+呈极显著的正相关（P<0.01）。以上结果表明：伊犁马在1000m速步训练赛过程中，马匹机体内有缩水、血液浓缩现象。静脉血中BE、TCO_2、HCO_3~-、Hct、Hb对酸碱平衡均有一定的调节作用，Na~+、K~+和Ca~(2+)对机体的运动具有一定的调节作用。
通过对1000m速步赛各分段速度特征的分析，各分段速度存在着一定的差异，适当调节最快分段速度出现在后半程可以有效地提高整个赛程的速度；简单相关分析表明1000m速步赛时，中途直道保持较高的速度，是赢得比赛的根本保证。在马匹专项成绩十分接近的情况下，提高最后的冲刺能力，往往能在比赛中取胜，说明次极限加速能力对于1000m速步赛来讲相当重要。训练过程中，根据分段速度特征和回归模型，训练师和骑手合理地安排各50m分段跑的速度可以有效地提升马匹的成绩。步频和步幅两个动态参数相互依存，其中一个参数的改变就会导致另一个参数的改变，速度也就会相应发生改变，因此，只有两者达到最佳组合时赛马才能发挥出最大的速度。在1000m速步训练赛过程中，直道和弯道中步频和步幅均与各速度参数之间呈显著相关或极显著相关（P<0.05，P<0.01），在直道上要求在保持步频的同时步幅适当加大；而在弯道中步幅对速度的影响较步频小，在此阶段中增大步频对提高速度更为有利。在弯道中，后蹄高为影响速度的主要因素之一，需要在训练过程中提高后蹄高度，而在直道过程中前蹄高对速度的影响更大（P<0.05）。体高及体长与全程速度之间呈极显著正相关（P<0.01）。胸围率和体躯指数与全程速度之间呈负相关关系，且体躯指数与速度参数之间负相关性显著（P<0.05）。伊犁马训练赛中第一次测试速度显著性低于第二次结果（P<0.05），极显著低于第三次测试结果（P<0.01）。随着训练时间的推移，大多分段速度相关性系数都明显增加且呈显著或极显著的分段增多，说明通过体能及技术训练能够使与速度相关系数最大的分段前移，马匹能够在较长时间中保持高速运动，从而有效地提高全程的速度。
通过对伊犁马速步赛肢体角度变化研究中发现肘角、前飞节角、前球节角、髋关节角、膝角、后飞节角、后球节角这７个角的伸展度大，绝对值离散性大，其余角度的稳定性较好。前球节角伸展度、膝角最大伸展和膝角伸展度与速度之间存在着相关关系，其中前球节角伸展度与速度呈显著性正相关（P<0.05），膝角最大伸展和膝角伸展度与速度存在极显著正相关（P<0.01）。训练中有效地提高前球节角和膝角的伸展度可以有效的提升马匹的速度。膝角和后飞节角变化反映了马匹速步赛中发力及缓冲的能力，适度调节可以有效的保证马匹的有效力量和马匹的健康。建立肘角、前飞节角、前球节角、髋关节角、膝角、后飞节角、后球节角7个角度数学模型并对函数的参数与速度进行偏相关分析，得到结果：（1）肘角拟合方程f(x)=a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)+a2*exp(-((x-b2)/c2)^2)，参数范围：a1（85.58~166.4）、b1(-0.111~0.894)、c1(0.1226~0.637)、a2(85.26~191.5)、b2(-0.01256~1.228)、c2(0.1259~0.9603)，其中参数b2与速度之间存在极显著负相关（P<0.01）；（2）前飞节角拟合方程f(x)=a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)+a2*exp(-((x-b2)/c2)^2)，参数范围： a1（163.6~225.7）、b1(-0.07799~0.5377)、 c1(0.1108~0.3692)、 a2(134~195.7)、 b2(-0.02651~0.554)、c2(0.08363~0.3347)，其中参数a1与速度之间存在显著正相关（P<0.05）；（3）前球节角拟合方程f（x）=a0+a1*cos(x*w)+b1*sin(x*w)，参数的范围：a0（171.5~215）、a1(-9.664~50.35)、b1(-65.43~-16.74)、w(7.585~12.1)，其中参数a0与速度之间存在显著正相关（P<0.05），b1与速度之间存在显著负相关（P<0.05）；（4）髋关节角拟合方程f （x）=a0+a1*cos(x*w)+b1*sin(x*w)，参数范围：a0（56.27~82.97）、a1(-8.13~16.3)、b1(-17.66~4.778)、w(10.51~21.56)，其中参数a1、b1与速度之间存在显著正相关（P<0.05），a0与速度之间存在显著负相关（P<0.05）；（5）膝角拟合方程f(x)=a0+a1*cos(x*w)+b1*sin(x*w)+a2*cos(2*x*w)+b2*sin(2*x*w)，参数范围： a0（-112.2~-86.04）、a1(-16.11~25.32)、b1(-24.24~10.84)、a2(-6.337~12.27)、b2(-11.83~9.804)、w(9.599~15.29)，其中参数a0与速度之间存在极显著正相关（P<0.01），b1、w与速度之间存在显著正相关（P<0.05），a1与速度之间存在显著负相关（P<0.05）；（6）后飞节角拟合方程f(x)=a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)+a2*exp(-((x-b2)/c2)^2)+a3*exp(-((x-b3)/c3)^2)，参数范围：a1（50.32~160）、b1(0.3034~0.9274)、c1(0.07915~0.573)、a2(69.52~145.8)、b2(-0.1911~0.2057)、c2(0.1024~0.5043)、a3(38.24~360.4)、b3(-0.201~1.035)、c3(0.07889~0.3748)，其中参数b1、c2与速度之间存在显著负相关（P<0.05）；（7）后球节角拟合方程f(x)=a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)+a2*exp(-((x-b2)/c2)^2)，参数范围： a1（153.7~298.3）、b1(-0.2573~0.5958)、 c1(0.09009~0.5694)、 a2(143.1~271.9)、 b2(-0.2939~0.5441)、c2(0.09069~0.7245)，所有参数与速度之间均无相关性。从数学模型的拟合度和参数与速度的偏相关分析的结果发现高斯方程拟合度较高，傅立叶函数更接近运动的实际情况。
This article mainly studied the variation law of blood gas indexes, segmentation speed，gaitcharacteristics, body angles of Ili horse which is from Zhaosu Stud in1000m trot training race.Then differences of these indexes, correlation between these indexes and speed were analyzed.Linear fitting between segmentation speed and full speed and nonlinear regression between bodyangle and movement processes were carried out. Correlation between Mathematical modelparameters and speed was analyzed by partial correlation analysis. The result is as follow:
1. By comparing with blood gas indexes of lli horses in the1000m trot training game beforeand after exercise, the content of PvCO_2, PvO_2, HCO_3~-, TCO_2, SvO2and Glu in the venous blooddid not change significantly (P>0.05). Blood pH, BE and Ca~(2+)were significantly lowerimmediately after the game (P<0.05), but after15min rest basic rebounded to motionless level. K~+,Hct and Hb immediately after the game were significantly increased (P<0.05), but after15minrest basic back down to motionless levels. Blood pH value was highly significant positivecorrelation with BE and HCO-3(P<0.01), and significantly positive correlation with the TCO_2concentration (P<0.05), Hct, Hb were highly significant negative correlation with pH,PvCO_2,HCO3（-P<0.01），Hct, Hb were highly significant positive correlation with K~+（P<0.01）.The results suggest that: There are shrink and blood concentration phenomenon of the Ili horsesbody in1000m trotting. BE, HCO-3, TCO_2, Hct and Hb on acid-base balance all have certainadjustment. Na~+, K~+and Ca~(2+)on the body movement have certain adjustment.
2. The race characteristic of each section speed was analyzed in1000m trot training game,there was a certain difference between each section speed, and it can effectively improve the speedof the entire race that properly adjusting the fastest section speed in the second half. The simplecorrelation analysis showed that it is the fundamental guarantee to win1000m trot training gamethat maintains a higher speed at midway straight. If the specific performances of horses are veryclose, it often can win the competition by improving the final sprint ability. This explains that thesecond limit accelerate ability is very important for1000m trotting race. In the training process,according to the segmentation speed characteristics and the regression model, the trainer and ridercan effectively improve the achievements of horse by arranging every50m section speedreasonably. Two dynamic parameters between stride frequency and length are interdependent, andone parameter changes will cause the changes of another parameter. Horse will get the bestachievement while the two parameters achieve to the optimum combination. In the1000m trottraining game, the stride frequency and length are related or significant related to the speedparameters (P <0.05or P <0.01) in the straights and corners. It needs to appropriately increase thestride length while maintaining stride frequency in the straight line. However, the stride frequencyis more important than stride length in the corners, and it can improve the speed by increase stridefrequency at this stage. In the corner, the height of the back foot should be increased in the trainingprocess which is the main factors affecting the speed, but, the height of the front foot is veryimportant to increase speed (P <0.05) in the straight line. Body height and height at withers ishighly significantly positive correlation with the average speed (P<0.01). The rate of heart girthand soma index (heart girth/height at withers) are negative correlation with the average speed, andthe soma index (heart girth/height at withers) is significant negative correlation with the speed(P<0.05). The first test speed is significantly lower than the second test (P<0.05), and verysignificantly lower than the third test results (P<0.01) in the Ili horse training game. Over trainingtime, most of correlation coefficients between segmentation speed and full speed increase, and thesegmentations which is related or significant related become more. This result indicates that thesegmentation which has maximum correlation coefficient appearance more early, then horses canbe in longer period of time to maintain the high-speed movement, thereby effectively improving the speed of the whole schedule.
3. Though studying the body angle of Ili horse in the trot training, found that there is a bigstretch among the shoulder angle, the front fellock angle, the front fetlock angle, hip joint angle,stifle angle, the back fellock angle and the back fetlock angle. Discrete degree of the absolutevalue is also big. However, the stability of the rest of the angle is better. The stretch of the frontfetlock angle and stifle angle, the maximum extension of stifle angle are correlation with the speed.Meanwhile, there is a significant positive correlation between the stretch of the front fetlock angleand the speed, and there is a very significant positive correlation between the stretch of the frontstifle angle, the maximum extension of stifle angle and the speed, By improving the degree ofstretching of the front fetlock angle and stifle angle can effectively improve the speed of lli horses.The changes of stifle angle and the back fellock angle reflect the horses force and buffer capacityin the trotting. It can effectively ensure the effective power of horses and horse health by moderateadjustment.7angle mathematical models can be built though change of the shoulder angle, thefront fellock angle, the front fetlock angle, hip joint angle, stifle angle, the back fellock angle andthe back fetlock angle with the passage of time, then partial correlation analysis is carried out onthe function parameters and speed. The result:(1)The fitting equation of the shoulder angle:f(x)=a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)+a2*exp(-((x-b2)/c2)^2)，the range of parameters: a1(85.58~166.4),b1(-0.111~0.894),c1(0.1226~0.637)，a2(85.26~191.5)，b2(-0.01256~1.228)，c2(0.1259~0.9603),where the parameter b2highly significant negative correlation with speed (P<0.01);(2)The fittingequation of the front fellock angle: f(x)=a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)+a2*exp(-((x-b2)/c2)^2)，therange of parameters:a1(163.6~225.7),b1(-0.07799~0.5377),c1(0.1108~0.3692),a2(134~195.7),b2(-0.02651~0.554), c2(0.08363~0.3347),where there was a significant positive correlationbetween the parameter a1and speed (P<0.05);(3)The fitting equation of the front fetlock angle:f(x)=a0+a1*cos(x*w)+b1*sin(x*w)，the range of parameters: a0(171.5~215),a1(-9.664~50.35)，b1(-65.43~-16.74), w(7.585~12.1),in which parameter a0and speed, there were significantpositive correlation (P<0.05), there was a significant negative correlation between the b1andspeed (P<0.05);(4) The fitting equation of hip joint angle: f(x)=a0+a1*cos(x*w)+b1*sin(x*w)，the range of parameters: a0(56.27~82.97), a1(-8.13~16.3), b1(-17.66~4.778),w(10.51~21.56),inwhich parameters a1,b1and speed, there were significant positive correlation, between a0andspeed(P<0.05), there was a significant negative correlation(P<0.05);(5) The fitting equation ofstifle angle: f(x)=a0+a1*cos(x*w)+b1*sin(x*w)+a2*cos (2*x*w)+b2*sin (2*x*w)，the range ofparameters: a0(-112.2~-86.04),a1(-16.11~25.32),b1(-24.24~10.84),a2(-6.337~12.27),b2(-11.83~9.804),w(9.599~15.29), where the parameter a0highly significant positive correlation with speed(P<0.01), between b1, w and speed there were significant positive correlation (P<0.05), there wasa significant negative correlation between the a1and speed (P<0.05);(6) The fitting equation ofthe back fellock angle:f(x)=a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)+a2*exp(-((x-b2)/c2)^2)+a3*exp(-((x-b3)/c3)^2), the range of parameters: a1(50.32~160),b1(0.3034~0.9274),c1(0.07915~0.573),a2(69.52~145.8), b2(-0.1911~0.2057), c2(0.1024~0.5043),a3(38.24~360.4),b3(-0.201~1.035),c3(0.07889~0.3748), which exists between the parameters b1, c2, and speed significantly negativelycorrelated (P<0.05);(7) The fitting equation of the back fetlock angle f(x)=a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)+a2*exp(-((x-b2)/c2)^2)+a3*exp(-((x-b3)/c3)^2)，the range of parameters: a1(50.32~160),b1(0.3034~0.9274),c1(0.07915~0.573),a2(69.52~145.8),b2(-0.1911~0.2057),c2(0.1024~0.5043),a3(38.24~360.4), b3(-0.201~1.035),c3(0.07889~0.3748), there is no correlation between allparameters and speed. From the fit of the mathematical model and the correlation betweenparameters and speed found that Gaussian fitting reached a high degree, and Fourier fitting iscloser to the actual situation of the trotting race.
引文
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